numpy.concatenate()函数怎么用

numpy.concatenate()函数怎么用

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numpy.concatenate((a1, a2, …), axis=0, out=None)

将具有相同结构的array序列结合成一个array

axis是拼接方向，0为横轴，1为纵轴。

axis=0，拼接方向为横轴，需要纵轴结构相同，拼接方向可以理解为拼接完成后数量发生变化的方向。

>>> 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)  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]])    >>> import numpy as np  >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])  >>> b = np.array([[5, 6]])  >>> c = np.concatenate((a, b), axis=0) #axis=0表示沿着数组垂直方向进行拼接  >>> print(c)  [[1 2]   [3 4]   [5 6]]  >>> d = np.concatenate((a, b.T), axis=1) #axis=1表示沿着数组水平方向进行拼接  >>> print(d)  [[1 2 5]   [3 4 6]]

对numpy.append()和numpy.concatenate()两个函数的运行时间进行比较

示例：

>>> from time import clock as now  >>> a=np.arange(9999)  >>> b=np.arange(9999)  >>> time1=now()  >>> c=np.append(a,b)  >>> time2=now()  >>> print(time2-time1)  28.2316728446    >>> a=np.arange(9999)  >>> b=np.arange(9999)  >>> time1=now()  >>> c=np.concatenate((a,b),axis=0)  >>> time2=now()  >>> print(time2-time1)  20.3934997107

可知，concatenate()效率更高，适合大规模的数据拼接

以上是“numpy.concatenate()函数怎么用”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注高防服务器网行业资讯频道！

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