Python中numpy数组的合并有很多方法,如

- np.append()
- np.concatenate()
- np.stack()
- np.hstack()
- np.vstack()
- np.dstack()

其中最泛用的是第一个和第二个。第一个可读性好,比较灵活,但是占内存大。第二个则没有内存占用大的问题。

方法一——append

parameters introduction arr 待合并的数组的复制(特别主页是复制,所以要多耗费很多内存) values 用来合并到上述数组复制的值。如果指定了下面的参数axis的话,则这些值必须和arr的shape一致(shape[axis]之外都相等),否则的话,则没有要求。 axis 要合并的轴

例:

基于Python中numpy数组的合并实例讲解

方法二——concatenate

parameters introduction *arrays 这些数组除了在待合并的axis(默认为axis=0)上之外,必须具有相同的shape axis 待合并的轴,默认为0

例:

基于Python中numpy数组的合并实例讲解

以上这篇基于Python中numpy数组的合并实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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