numpy.concatenate()
时间: 2023-04-29 10:06:17 浏览: 91
`numpy.concatenate()` 是一个用于合并两个或多个数组的函数。它可在给定轴上沿一维连接一组数组。它需要将待合并的数组作为序列传递给它,并返回一个新的数组,将它们沿一个给定轴进行连接。如果给定的轴为 `None`,则它会默认返回展平的数组。
相关问题
numpy.concatenate
numpy.concatenate是一个用于连接数组的函数。它可以将两个或多个数组沿着指定的轴连接在一起,生成一个新的数组。在使用该函数时,需要指定要连接的数组列表和连接的轴。如果没有指定轴,则默认为0轴。此外,还可以指定输出数组的数据类型和内存分配方式。如果指定了输出数组,则结果将存储在该数组中,否则将返回一个新的数组。
引用中的函数签名为:numpy.concatenate((a1,a2,...), axis=0, out=None, dtype=None, casting="same_kind"),其中a1,a2,...表示要连接的数组列表,axis表示要连接的轴,out表示输出数组,dtype表示输出数组的数据类型,casting表示内存分配方式。
引用中给出了一个正确的使用示例,它将两个数组a和b沿着0轴连接在一起,生成一个新的数组。
引用中给出了一个可能触发错误的示例,它在调用函数时将a和b作为两个独立的参数传递给了函数,导致函数收到了多个axis参数的值,从而引发了TypeError异常。
numpy.concatenate和stack
`numpy.concatenate`和`numpy.stack`都可以用于将多个数组合并成一个更大的数组,但它们有一些区别。
`numpy.concatenate`函数用于在现有的轴上连接数组。它需要指定需要连接的数组以及连接的轴。连接的轴是现有的轴,连接后的数组的维数不会增加。例如,如果你有两个二维数组,你可以在它们的行或列上连接它们。
`numpy.stack`函数用于在新轴上堆叠数组。它需要指定需要堆叠的数组以及新轴的位置。新轴的位置可以是0(最前面),1(中间)或-1(最后面)。堆叠后的数组的维数会增加。例如,如果你有两个一维数组,你可以在它们的第0个轴上堆叠它们,得到一个二维数组。
下面是一个简单的示例,演示如何使用`numpy.concatenate`和`numpy.stack`函数:
```python
import numpy as np
# 创建两个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 使用 concatenate 在行上连接两个数组
c = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(c)
# 使用 concatenate 在列上连接两个数组
d = np.concatenate((a, b), axis=1)
print(d)
# 使用 stack 在新轴上堆叠两个数组
e = np.stack((a, b), axis=0)
print(e)
```
输出结果如下:
```
# 使用 concatenate 在行上连接两个数组
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
# 使用 concatenate 在列上连接两个数组
[[1 2 5 6]
[3 4 7 8]]
# 使用 stack 在新轴上堆叠两个数组
[[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]]
```
在这个例子中,我们创建了两个二维数组a和b。使用`numpy.concatenate`函数,我们将它们沿着行和列连接起来。使用`numpy.stack`函数,我们将它们沿着新轴堆叠起来。注意,使用`numpy.stack`函数,我们得到了一个三维数组。
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