np.concatenate

np.concatenate 是 NumPy 库中用于连接（拼接）数组的函数。它可以按照给定的轴或维度将多个数组进行拼接，生成一个新的数组。

函数语法如下：

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

其中，参数 `a1, a2, ...` 是要连接的数组序列，`axis` 指定拼接的轴或维度（默认为0），`out` 用于指定输出结果的数组。

例如，对于如下两个一维数组：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

可以使用 `np.concatenate` 将它们拼接成一个新的一维数组：

c = np.concatenate((a, b))
print(c)  # [1 2 3 4 5 6]

也可以指定拼接的轴为 0，生成一个二维数组：

d = np.concatenate((a.reshape(1, -1), b.reshape(1, -1)), axis=0)
print(d)
"""
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
"""

需要注意的是，要拼接的数组的形状必须相同，否则会引发错误。

相关问题

np.Concatenate

np.concatenate是NumPy库中的一个函数，用于将多个数组沿指定轴进行拼接。它可以用于一维数组和二维数组的拼接。在一维数组的拼接中，可以直接传入多个数组作为参数，也可以将多个数组放入一个列表中传入。拼接的结果将返回一个新的数组。在二维数组的拼接中，需要指定拼接的轴，通常是沿着行或列进行拼接。拼接的结果将返回一个新的二维数组。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python中的数组拼接函数——np.concatenate使用详解](https://blog.csdn.net/qq_33885122/article/details/129807803)[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* [np.concatenate 函数的使用](https://blog.csdn.net/Ibelievesunshine/article/details/103987141)[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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