Python numpy concatenate用法及代码示例 |
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沿现有轴连接一系列数组。 参数： a1, a2, …： 数组 序列数组必须具有相同的形状，除了对应于轴的维度(默认情况下为第一个)。 axis： 整数，可选阵列将沿其连接的轴。如果axis为None，则数组在使用前会被展平。默认值为 0。 out： ndarray，可选如果提供，则放置结果的目的地。形状必须正确，与未指定 out 参数时连接将返回的形状相匹配。 dtype： str 或 dtype如果提供，目标数组将具有此 dtype。不能与 out 一起提供。 casting： {‘no’, ‘equiv’, ‘safe’, ‘same_kind’, ‘unsafe’}，可选控制可能发生的数据类型转换。默认为‘same_kind’。 返回： res： ndarray串联数组。 注意：当要连接的一个或多个数组是 MaskedArray 时，此函数将返回 MaskedArray 对象而不是 ndarray，但不会保留输入掩码。如果需要 MaskedArray 作为输入，请改用屏蔽数组模块中的 ma.concatenate 函数。 例子： >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = np.array([[5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=0) array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b.T), axis=1) array([[1, 2, 5], [3, 4, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=None) array([1, 2, 3, 4, 5, 6])此函数不会保留 MaskedArray 输入的屏蔽。 >>> a = np.ma.arange(3) >>> a[1] = np.ma.masked >>> b = np.arange(2, 5) >>> a masked_array(data=[0, --, 2], mask=[False, True, False], fill_value=999999) >>> b array([2, 3, 4]) >>> np.concatenate([a, b]) masked_array(data=[0, 1, 2, 2, 3, 4], mask=False, fill_value=999999) >>> np.ma.concatenate([a, b]) masked_array(data=[0, --, 2, 2, 3, 4], mask=[False, True, False, False, False, False], fill_value=999999) |
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