numpy库数组拼接函数concatenate

最新推荐文章于 2025-07-03 22:53:34 发布

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本文详细介绍了如何使用NumPy的concatenate函数进行数组拼接，包括参数设置、操作示例及注意事项，帮助读者理解并掌握多维数组的拼接技巧。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

numpy.concatenate((a1,a2,...),axis=0)

将数组a1、a2、......在axis轴上拼接，默认axis=0

import numpy as np
a1=np.array([[1,2,3],[3,4,5]])  #a1: 2*3
a2=np.array([[1,1,1]])          #a2: 1*3 
a=np.concatenate((a1,a2))       #a:  3*3

#输出：a=array([[1,2,3],[3,4,5],[1,1,1]])

a1、a2、.......须满足在axis轴上数据间形状的一致

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Python 领域：NumPy 数组的拼接与分割技巧

Python编程之道的博客

05-29

1121

在数据处理和科学计算中，NumPy 是 Python 生态系统中一个至关重要的库。NumPy 数组的拼接与分割操作是常见且基础的数据处理任务。本文的目的是全面深入地介绍 NumPy 数组拼接与分割的各种技巧，涵盖了基本操作到高级应用，帮助读者掌握这些技巧在实际项目中的应用。范围包括常见的拼接函数（如np.vstacknp.hstack等）和分割函数（如np.splitnp.vsplitnp.hsplit等）的使用方法、原理及实际案例。

【冰糖Python】numpy 数组拼接 concatenate() stack() vstack() hstack() row_stack() column_stack()

冰糖的小屋

02-06

1027

numpy中的array是经常使用的数据结构，尤其是一维、二维结构难免用到拼接操作，numpy提供了一些方法实现不同拼接效果在此进行比较整理

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numpy_concatenate函数

健身房

01-11

3670

numpy的concatenate函数用于连接两个数组： import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6]]) c = np.concatenate((a, b), axis=0) print("c =", c) d = np.concatenate((a, b), axis=None) print("d =", d) 执行结果： c = [[1 2] [3 4] [5 6]] d = [

numpy concatenate函数

weixin_49346755的博客

04-15

1892

函数原型 numpy.concatenate((a1, a2, …), axis=0) 函数解释完成两个以上数组的拼接，axis用于指定维度，默认为0 函数用法 # a为三维数组 >>> a = np.array([[[1, 2], [2, 3]], [[2, 4], [3, 5]]]) >>> b = np.array([[[3, 6], [4, 7]]]) >>> b array([[[3, 6], [4, 7]]])

NumPy-核心函数concatenate()深度解析

最新发布

07-03

1340

将多个数组按特定规则合并是数据处理的高频操作，NumPy提供的`concatenate()`函数作为数组拼接的核心工具，以其灵活性和高效性成为数据整合的关键桥梁

Numpy中的concatenate函数

Lefenger

01-23

2万+

concatenate(x,axis=0) 这个函数用于将多个数组进行连接，这与stack函数很容易混淆，他们之间的区别是concatenate会把当前要匹配的元素降一维，即去掉最外面那一层括号。举个例子： axis=0 a = np.arange(8).reshape(2,2,2) b = np.arange(8).reshape(2,2,2) c=np.concatenate((a, b)

numpy.concatenate()函数

qq_35037684的博客

08-08

3万+

numpy.concatenate((a1,a2,…), axis=0)函数，能够一次完成多个数组的拼接。其中a1,a2,…是数组类型的参数示例： >>> a=np.array([1,2,3]) >>> b=np.array([11,22,33]) >>> c=np.array([44,55,66]) >>> np.concatenate((a,b,c),axis=0) # 默认情况下，axis=0可以不写 array([ 1,

numpy中的concatenate函数

Seraph

09-02

4030

concatenate((a1, a2, …), axis=0) 数组拼接函数参数: a1,a2……为要拼接的数组 axis为在哪个维度上进行拼接，默认为0 a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6]]) c = np.concatenate((a, b), axis=0) print(c) d = np.concatenate((a...

numpy concatenate数组拼接方法示例介绍

09-19

### numpy concatenate 数组拼接方法详解在Python的科学计算领域中，`numpy`库扮演着极其重要的角色，尤其在处理多维数组方面表现卓越。本文将深入探讨`numpy`中的数组拼接方法之一——`numpy.concatenate`，并...

numpy数组拼接简单示例

09-20

3. **numpy.concatenate()**：这是更强大的拼接函数，可以接受一个数组元组作为参数，并根据指定的`axis`参数在指定轴上拼接多个数组。例如，`axis=0`表示按行拼接（垂直拼接），`axis=1`表示按列拼接（水平拼接）。...

concatenate()函数--numpy

chongbaikaishi的博客

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[437]numpy库数组拼接np.concatenate()函数

周小董

11-29

5086

在实践过程中，会经常遇到数组拼接的问题，基于numpy库concatenate是一个非常好用的数组操作函数。 1、concatenate((a1, a2, …), axis=0)官方文档详解 concatenate(...) concatenate((a1, a2, ...), axis=0) Join a sequence of arrays along an existing...

【numpy学习笔记】concatenate函数详解

qq_44720358的博客

12-04

1619

另外，out的类型必须要与输出的数组类型一致，下面例子中，out类型为int32，a，b连接的类型为float32，就会直接报错。，如果提供，则为放置结果的目标。形状必须正确，与未指定 out 参数时 concatenate 返回的形状相匹配。，指定输出数组的数据类型。默认情况下，输出数组的数据类型将根据输入数组的数据类型自动推断。要连接的轴，默认值为0，当取值为None时，将所有数组展平再连接，具体取值范围跟要连接的。需要连接的数组，可以多个多维数组，需要注意的是串联轴方向的数组大小必须一致。

【NumPy】深入解析numpy中的concatenate方法

2402_83361138的博客

04-22

2913

同时，随着数据处理和分析技术的不断发展，未来可能会有更多高效、灵活的数组连接方法出现。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。我坚信知识的力量，希望通过我的分享，能够帮助更多的人掌握这些技术，并在实际项目中发挥作用。通过深入解析其原理、参数和用法，并结合实际案例进行演示，我们可以更好地掌握这一方法，并在数据处理和分析中发挥其价值。如果提供了这个参数，那么连接后的结果将直接存放到这个数组中，而不是创建一个新的数组。：一个整数，指定连接的轴。

[numpy]concatenate函数

summer2day的博客

04-13

1万+

concatenate((a1, a2, …), axis=0) 数组拼接函数参数: a1,a2……为要拼接的数组 axis为在哪个维度上进行拼接，默认为0 >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = np.array([[5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b),...

Numpy——concatenate()函数

Williamcsj的博客

05-20

791

一、函数介绍 numpy.concatenate((a1,a2,…), axis=0)函数功能：能够一次完成多个数组的拼接。二、参数 axis=0：对应列的数组进行拼接（默认为这个） axis=1：对应行的数组进行拼接参考文章 numpy库数组拼接np.concatenate ...

Numpy数组拼接与合并操作全解析：concatenate, append, stack等详解

本文将详细介绍Numpy中的数组拼接和合并操作，包括concatenate、append、stack、hstack、vstack、r_和c_等函数的使用方法及其特点。 1. concatenate函数： concatenate函数允许用户沿指定轴(axis)拼接多个数组。它...