python 连接数组

Python中有两种常用的连接数组的方法：numpy.append()和numpy.stack()。

numpy.append()方法可以在数组的末尾添加值，追加操作会分配整个数组，并把原来的数组复制到新数组中。输入数组的维度必须匹配，否则将生成ValueError。参数说明：arr为输入数组，values为要向arr添加的值，需要和arr形状相同（除了要添加的轴），axis默认为None。当axis无定义时，是横向加成，返回总是为一维数组！当axis有定义的时候，分别为0和1的时候。为0的时候（列数要相同）。当axis为1时，数组是加在右边（行数要相同）。

numpy.stack()方法用于沿新轴连接数组序列，可以将多个数组沿着一个新的维度进行堆叠。参数说明：arrays为相同形状的数组序列，axis为数组中的轴，输入数组沿着它来堆叠。

总之，numpy.append()适用于在数组末尾添加值，而numpy.stack()适用于将多个数组沿着一个新的维度进行堆叠。

相关问题

python连接数组

在 Python 中，可以使用 NumPy 库来进行数组操作。要连接两个数组，可以使用 numpy.concatenate() 函数。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建两个数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 将两个数组连接起来
c = np.concatenate((a, b))

print(c)

输出：

[1 2 3 4 5 6]

注意，在使用 `numpy.concatenate()` 函数时，需要传入一个元组作为参数来指定要连接的数组对象。如果要连接多个数组，可以在元组中传入多个数组对象。此外，还可以指定 `axis` 参数来指定要连接的轴。默认情况下，该参数为 0，表示按行连接。如果设置为 1，则表示按列连接。

python 数组连接

在Python中，可以使用numpy库中的numpy.append(arr, values, axis=None)函数来连接数组。该函数有一些参数限制，要么是一个数组和一个数值，要么是两个数组，不能直接连接三个以上的数组。函数返回的始终是一个一维数组。例如，可以使用以下代码来连接两个数组x和y：

import numpy as np
x = np.array(\[0, 1, 2\])
y = np.array(\[5, 6, 7\])
result = np.append(x, y)
print(result)

输出结果为：\[0 1 2 5 6 7\]

如果想要连接多个数组，可以先将数组转换为列表，然后使用列表的拼接函数append()或extend()进行拼接，最后再将列表转换回数组。例如：

import numpy as np
x = np.array(\[0, 1, 2\])
y = np.array(\[5, 6, 7\])
list_x = list(x)
list_y = list(y)
list_x.extend(list_y)
result = np.array(list_x)
print(result)

输出结果为：\[0 1 2 5 6 7\]

希望这个回答对您有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python里面数组拼接方法介绍](https://blog.csdn.net/shixin_0125/article/details/105829497)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [python中数据拼接常用的三种方法](https://blog.csdn.net/cyy0789/article/details/120341328)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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