numpy.concatenate()函数

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,  2,  3, 11, 22, 33, 44, 55, 66]) #对于一维数组拼接,axis的值不影响最后的结果

 

>>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> b=np.array([[11,21,31],[7,8,9]])
>>> np.concatenate((a,b),axis=0)  # axis=0为按列拼接
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6],
       [11, 21, 31],
       [ 7,  8,  9]])

>>> np.concatenate((a,b),axis=1)  #axis=1表示对应行的数组进行拼接
array([[ 1,  2,  3, 11, 21, 31],
       [ 4,  5,  6,  7,  8,  9]])

 

numpy.append()和numpy.concatenate()两个函数的运行时间进行比较的话,numpy.concatenate()效率更高,适合大规模的数组拼接。

posted @ 2020-04-29 16:41  像阳光,像春天  阅读(1516)  评论(0编辑  收藏  举报