np.concatenate是什么函数

`np.concatenate` 是 NumPy 库中的一个功能强大的函数，用于将一维或二维数组沿着某一轴方向连接在一起，形成一个新的数组。它的全称是 "concatenate"，英文原义是连接，这里主要用于拼接数组。

当你有两个或更多的数组，想要把它们的相同维度的元素按顺序排列并合并成一个更大的数组时，就可以使用 `np.concatenate`。你可以指定要连接的轴（默认是 0 或者第一个维度），以及一系列你想连接的数组作为输入参数。

例如，如果你有两个一维数组 `arr1` 和 `arr2`，你可以这样做：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

result = np.concatenate((arr1, arr2))
# 结果会是：array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

对于二维数组，例如你有三个数组，每个数组有相同的列数但行数不同，可以这样连接：

arr3 = np.array([[7], [8], [9]])
combined_arr = np.concatenate((arr1, arr2, arr3), axis=0)
# 结果会是：array([[1, 2, 3],
#                   [4, 5, 6],
#                   [7, 8, 9]])

`axis=0` 表示按行堆叠，而 `axis=1` 则表示按列堆叠。

相关问题

np.concatenate()函数

可以用于将多个数组沿着指定轴连接起来，生成一个新的数组。该函数的语法为：np.concatenate((a1, a2, ...), axis=0)，其中a1, a2, ...是要连接的数组，axis是指定的轴。例如，如果要将两个一维数组a和b连接成一个新的一维数组c，可以使用以下代码：c = np.concatenate((a, b))。

np.concatenate（）函数

np.concatenate()函数是NumPy库中用于将多个数组沿指定轴连接在一起的函数。它的语法如下：

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

其中，a1, a2, ...是要连接的数组，axis是指定连接轴的参数，取值为0、1、2等，表示连接的方向。如果不指定axis，则默认为0，即按行连接。out是指定输出数组的可选参数，如果没有指定，则返回一个新的数组。

例如，我们可以使用np.concatenate()将两个一维数组连接成一个：

import numpy as np

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

c = np.concatenate((a, b))

print(c)

输出结果为：[1 2 3 4 5 6]

我们也可以使用np.concatenate()将两个二维数组沿行或列方向连接在一起：

import numpy as np

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

c = np.concatenate((a, b), axis=0)

print(c)

输出结果为：

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

在这个例子中，我们将一个二维数组a和一个一维数组b沿行方向连接在一起，得到一个新的二维数组c。