np.concatenate axis
时间: 2024-05-03 22:16:31 浏览: 10
`np.concatenate` 是一个 numpy 库中的函数,它用于将多个数组沿着指定的轴连接在一起。其中,`axis` 参数表示连接的轴,可以是 0、1、2 等,分别表示连接的方向是行、列、深度等。例如,`axis=0` 表示沿着第 0 轴(即行方向)连接数组。
举个例子,假设我们有两个形状相同的数组 a 和 b,每个数组的形状为 (3, 4),我们想要将它们沿着列方向连接在一起,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
b = np.array([[-1, -2, -3, -4], [-5, -6, -7, -8], [-9, -10, -11, -12]])
c = np.concatenate((a, b), axis=1)
print(c)
```
运行结果为:
```
[[ 1 2 3 4 -1 -2 -3 -4]
[ 5 6 7 8 -5 -6 -7 -8]
[ 9 10 11 12 -9 -10 -11 -12]]
```
可以看到,两个数组沿着列方向连接在一起,形成了一个新的数组 c,它的形状为 (3, 8)。
相关问题
np.concatenate axis=-1
np.concatenate(axis=-1)是numpy中的一个函数,用于将多个数组沿着最后一个维度拼接起来。也就是说,如果有多个形状相同的数组,它们的最后一个维度的长度相同,那么可以使用np.concatenate(axis=-1)将它们拼接成一个形状更大的数组。其中,axis=-1表示沿着最后一个维度进行拼接。
np.concatenate
np.concatenate 是 NumPy 库中的一个函数,用于将多个数组沿指定轴连接起来,生成一个新的数组。具体用法如下:
np.concatenate((array1, array2, ...), axis=0)
其中,第一个参数为一个元组,包含要连接的数组;第二个参数 axis 指定连接的轴,默认为 0。
例如,将两个一维数组连接起来:
```python
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])
z = np.concatenate((x, y))
print(z) # [1 2 3 4 5 6]
```
将两个二维数组沿行方向连接起来:
```python
import numpy as np
x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
y = np.array([[5, 6]])
z = np.concatenate((x, y), axis=0)
print(z) # [[1 2]
# [3 4]
# [5 6]]
```
将两个二维数组沿列方向连接起来:
```python
import numpy as np
x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
y = np.array([[5, 6]])
z = np.concatenate((x, y.T), axis=1)
print(z) # [[1 2 5]
# [3 4 6]]
```