numpy陣列拼接方法介紹

陣列拼接方法一

示例1：

>>> import numpy as np

>>> a=np.array([1,2,5])

>>> b=np.array([10,12,15])

>>> a_list=list(a)

>>> b_list=list(b)

>>> a_list.extend(b_list)

>>> a_list

[1, 2, 5, 10, 12, 15]

>>> a=np.array(a_list)

>>> a

array([ 1,  2,  5, 10, 12, 15])

該方法只適用於簡單的一維陣列拼接，由於轉換過程很耗時間，對於大量資料的拼接一般不建議使用。

陣列拼接方法二

示例2：

陣列拼接方法三

思路：numpy提供了numpy.concatenate((a1,a2,...), axis=0)函式。能夠一次完成多個陣列的拼接。其中a1,a2,...是陣列型別的引數

示例3：

>>> a=np.array([1,2,3])

>>> b=np.array([11,22,33])

>>> c=np.array([44,55,66])

>>> np.concatenate((a,b,c),axis=0)  # 預設情況下，axis=0可以不寫

array([ 1,  2,  3, 11, 22, 33, 44, 55, 66]) #對於一維陣列拼接，axis的值不影響最後的結果

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

>>> b=np.array([[11,21,31],[7,8,9]])

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

array([[ 1,  2,  3],

[ 4,  5,  6],

[11, 21, 31],

[ 7,  8,  9]])

>>> np.concatenate((a,b),axis=1)  #axis=1表示對應行的陣列進行拼接

array([[ 1,  2,  3, 11, 21, 31],

[ 4,  5,  6,  7,  8,  9]])

示例4：

可知，concatenate()效率更高，適合大規模的資料拼接

numpy陣列拼接方法介紹

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