np.concatenate

`np.concatenate` 是 NumPy 中用于沿着指定轴连接数组序列的函数。它将两个或多个数组沿着指定的轴连接起来，生成一个新的数组。

函数的语法如下：

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

其中：

- `a1, a2, ...`：要连接的数组序列，可以是多个。
- `axis`：指定连接的轴，默认为0，表示沿着第一个轴连接。
- `out`：用于存储结果的可选输出数组。

示例：

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

在这个例子中，我们将 `a` 和 `b` 两个数组沿着第一个轴（行）连接起来，并将结果存储在 `c` 中。最终输出的结果是一个3行2列的二维数组。

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]
[ .reference_list ]