python中的array数组怎么在一个维度上合并

在Python中，你可以使用`numpy`库中的`concatenate`函数来在一个维度上合并数组。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建两个一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# 在第一个维度上合并数组
merged_arr = np.concatenate((arr1, arr2))

print(merged_arr)

输出结果为：

[1 2 3 4 5 6]

在这个例子中，我们使用`concatenate`函数将`arr1`和`arr2`在第一个维度上合并，得到了一个新的数组`merged_arr`。

相关问题

python同维度数组合并

在Python中，你可以使用NumPy库来合并同维度的数组。NumPy提供了一个函数`numpy.concatenate()`来完成这个任务。

下面是一个例子，展示了如何合并两个同维度的数组：

import numpy as np

# 创建两个同维度的数组
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 使用concatenate函数进行合并
result = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0) # 在axis=0轴方向上进行合并
print(result)

输出结果：

[[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]]

在上面的例子中，我们将`arr1`和`arr2`沿着轴0进行合并，得到了一个新的数组`result`。你可以根据需要选择合并的轴。

numpy中的array如果我想在第二个维度上合并数组呢?

如果你想在`numpy`数组的第二个维度上合并数组，你可以通过指定`axis`参数来实现。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建两个二维数组
arr1 = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6]])
arr2 = np.array([[7, 8, 9],
                 [10, 11, 12]])

# 在第二个维度上合并数组
merged_arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)

print(merged_arr)

输出结果为：

[[ 1  2  3  7  8  9]
 [ 4  5  6 10 11 12]]

在这个例子中，我们使用`concatenate`函数将`arr1`和`arr2`在第二个维度上合并，得到了一个新的数组`merged_arr`。通过设置`axis=1`参数，我们告诉函数在第二个维度上进行合并。