numpy合并两个数组

可以使用 `numpy.concatenate` 函数合并两个数组，示例如下：

import numpy as np

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

# 合并两个数组
result = np.concatenate((arr1, arr2))
print(result)  # 输出 [1 2 3 4 5 6]

`numpy.concatenate` 函数可以接受一个元组作为参数，元组中包含要合并的数组，可以同时合并多个数组。例如：

import numpy as np

# 创建三个数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr3 = np.array([7, 8, 9])

# 合并三个数组
result = np.concatenate((arr1, arr2, arr3))
print(result)  # 输出 [1 2 3 4 5 6 7 8 9]

除了 `numpy.concatenate` 函数，还有其他一些函数可以用于数组的合并操作，例如 `numpy.vstack` 和 `numpy.hstack` 函数，它们分别用于垂直和水平方向的合并。具体用法可以参考 numpy 的官方文档。

相关问题

用numpy取两个数组的并集

可以使用numpy中的`union1d`函数来取两个数组的并集，例如：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([2, 3, 4])
c = np.union1d(a, b)
print(c)  # 输出 [1 2 3 4]

`union1d`函数将两个数组中的所有元素合并，并去除重复的元素，最终返回一个新的数组。

numpy两个数组交叉合为一个数组

可以使用numpy的concatenate函数将两个数组水平合并（即按列进行拼接）或者垂直合并（即按行进行拼接）。

例如，假设有两个数组a和b：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

将它们按列进行拼接：

c = np.concatenate((a, b), axis=1)
print(c)

输出为：

array([[1, 2, 5, 6],
       [3, 4, 7, 8]])

将它们按行进行拼接：

d = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(d)

输出为：

array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]])