这篇博客介绍了numpy库中的concatenate函数，用于高效地拼接数据矩阵。无论是沿着行(axis=0)还是列(axis=1)方向，concatenate都能轻松实现数据的合并。示例代码展示了如何将多个一维和二维数组连接在一起，形成新的数组。通过这个函数，开发者可以在处理大规模数据时，便捷地组合不同数据块。
np.concatenate()
解释：数据矩阵 的拼接，效率高，且适合大规模的数据拼接
使用方法
-
np.concatenate((a,b),axis = 0)
a = np.array([1,2,3]) b = np.array([4,5,6]) c = np.array([7,8,9]) np.concatenate((a,b,c),axis = 0) # output:array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) -
np.concatenate((a,b),axis = 1)
a = np.array([1,2,3],[4,5,6]) c = np.array([7,8,9],[11,22,33]) np.concatenate((a,b),axis = 1) # output:array([1,2,3,7,8,9] [4,5,6,11,22,33])
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