Python numpy concatenate用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.concatenate 的用法。

用法:

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None, dtype=None, casting="same_kind")

沿现有轴连接一系列数组。

参数：

a1, a2, …： 数组 序列

数组必须具有相同的形状，除了对应于轴的维度(默认情况下为第一个)。

axis： 整数，可选

阵列将沿其连接的轴。如果axis为None，则数组在使用前会被展平。默认值为 0。

out： ndarray，可选

如果提供，则放置结果的目的地。形状必须正确，与未指定 out 参数时连接将返回的形状相匹配。

dtype： str 或 dtype

如果提供，目标数组将具有此 dtype。不能与 out 一起提供。

casting： {‘no’, ‘equiv’, ‘safe’, ‘same_kind’, ‘unsafe’}，可选

控制可能发生的数据类型转换。默认为‘same_kind’。

返回：

res： ndarray

串联数组。

注意：

当要连接的一个或多个数组是 MaskedArray 时，此函数将返回 MaskedArray 对象而不是 ndarray，但不会保留输入掩码。如果需要 MaskedArray 作为输入，请改用屏蔽数组模块中的 ma.concatenate 函数。

例子：

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> b = np.array([[5, 6]])
>>> np.concatenate((a, b), axis=0)
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
>>> np.concatenate((a, b.T), axis=1)
array([[1, 2, 5],
       [3, 4, 6]])
>>> np.concatenate((a, b), axis=None)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

此函数不会保留 MaskedArray 输入的屏蔽。

>>> a = np.ma.arange(3)
>>> a[1] = np.ma.masked
>>> b = np.arange(2, 5)
>>> a
masked_array(data=[0, --, 2],
             mask=[False,  True, False],
       fill_value=999999)
>>> b
array([2, 3, 4])
>>> np.concatenate([a, b])
masked_array(data=[0, 1, 2, 2, 3, 4],
             mask=False,
       fill_value=999999)
>>> np.ma.concatenate([a, b])
masked_array(data=[0, --, 2, 2, 3, 4],
             mask=[False,  True, False, False, False, False],
       fill_value=999999)