numpy.concatenate()用于沿指定轴连接数组,要求非连接轴维度形状一致。一维数组只能axis=0拼接;二维数组可按axis=0(行)或axis=1(列)拼接,需保证对应维度匹配,否则报错。支持两个以上数组连接,也可用np.vstack()和np.hstack()简化操作。

numpy.concatenate() 是 NumPy 中用于沿指定轴连接多个数组的函数。它要求所有输入数组除了指定轴外,其余维度的形状必须一致。
对于一维数组,只能沿 axis=0 拼接:
import numpy as np二维数组可以按行(axis=0)或按列(axis=1)拼接:
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])b_col = np.array([[5], [6]])
result2 = np.concatenate((a, b_col), axis=1)
print(result2)
本文档主要讲述的是Python之模块学习;python是由一系列的模块组成的,每个模块就是一个py为后缀的文件,同时模块也是一个命名空间,从而避免了变量名称冲突的问题。模块我们就可以理解为lib库,如果需要使用某个模块中的函数或对象,则要导入这个模块才可以使用,除了系统默认的模块(内置函数)不需要导入外。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助;感兴趣的朋友可以过来看看
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基本上就这些,掌握 axis 参数和形状匹配原则就能正确使用 concatenate。
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