NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 16

Numpy 数组操作

Numpy 中包含了一些函数用于处理数组，大概可分为以下几类：

修改数组形状
翻转数组
修改数组维度
连接数组
分割数组
数组元素的添加与删除

连接数组

函数 描述

concatenate 连接沿现有轴的数组序列
stack 沿着新的轴加入一系列数组。
hstack 水平堆叠序列中的数组（列方向）
vstack 竖直堆叠序列中的数组（行方向）

numpy.concatenate

numpy.concatenate 函数用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组，格式如下：

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

参数说明：

a1, a2, ...：相同类型的数组
axis：沿着它连接数组的轴，默认为 0

实例

import numpy as np

a = np.array([[1,2],[3,4]])

print ('第一个数组：')
print (a)
print ('\n')
b = np.array([[5,6],[7,8]])

print ('第二个数组：')
print (b)
print ('\n')

两个数组的维度相同

print ('沿轴 0 连接两个数组：')
print (np.concatenate((a,b)))
print ('\n')

print ('沿轴 1 连接两个数组：')
print (np.concatenate((a,b),axis = 1))

输出结果为：

第一个数组：
[[1 2]
[3 4]]

第二个数组：
[[5 6]
[7 8]]

沿轴 0 连接两个数组：
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]

沿轴 1 连接两个数组：
[[1 2 5 6]
[3 4 7 8]]