1、np.concatenate() 2、np.vstack() 3、np.hstack() 4、np.append() 5、拼接的两个特殊对象 6、np.split() np.concatenate() 该函数是进行数组拼接的最通用的函数,其他的数组拼接函数可以理解为是该函数的特化。 如同进行数组的其他操作一样,数组的拼接操作也需要考虑数据轴。 该函数的功能为沿着指定的轴...
1. np.concatenate()函数 'np.concatenate'是NumPy库中用来合并两个或多个数组的函数。它可以在任意指定的轴上连接数组,是数据预处理和特征工程中常用的工具。 基本语法: numpy.concatenate((a1, a2, ..., an), axis=0)#(a1, a2, ..., an):一个包含多个数组的元组或列表。这些数组必须具有相同的形状,...
>>> np.concatenate((a,b),axis=1) #axis=1表示对应行的数组进行拼接 array([[ 1, 2, 3, 11, 21, 31], [ 4, 5, 6, 7, 8, 9]]) 对numpy.append()和numpy.concatenate()两个函数的运行时间进行比较 示例: >>> from time import clock as now >>> a=np.arange(9999) >>> b=np.aran...
array([[ 1, 2, 3, 11, 21, 31], [ 4, 5, 6, 7, 8, 9]]) 4、对numpy.append()和numpy.concatenate()两个函数的运行时间,进行比较 >>> from time import clock as now >>> a=np.arange(9999) >>> b=np.arange(9999) >>> time1=now() >>> c=np.append(a,b) >>> time2=now...
1. np.concatenate() concatenate(a_tuple, axis=0, out=None) """ 参数说明: a_tuple:对需要合并的数组用元组的形式给出 axis: 沿指定的轴进行拼接,默认0,即第一个轴 """ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 示例 >>> import numpy as np >>> ar1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) ...
concatenate函数拼接：推荐方法：接受多个数组作为参数，直接进行拼接，适合处理大规模数据。通过指定axis=0决定拼接的方向或axis=1。优点：高效处理大规模数据，是Numpy中推荐的数组拼接方法。综上所述，推荐使用numpy.concatenate函数进行数组拼接，特别是在处理大规模数据时，其效率明显优于其他方法。
方法一：利用基本数据结构。首先，将需要拼接的数组转换为列表，利用列表的append()或extend()函数进行拼接操作，完成后再通过numpy.array()将列表转化为数组。方法二：使用numpy的append()函数。该函数接受一个数组和一个值或两个数组作为参数，但一次只能处理一个或两个数组。返回的始终是一维数组。然而...
importnumpyasnp# 创建两个数组array1 = np.array([[1,2], [3,4]]) array2 = np.array([[5,6], [7,8]])# 沿行轴拼接result_axis0 = np.concatenate((array1, array2), axis=0)print("沿行轴拼接结果:\n", result_axis0)# 沿列轴拼接result_axis1 = np.concatenate((array1, array2)...
除了拼接两个向量,Numpy还可以拼接多个向量。在拼接多个向量时,可以使用numpy.concatenate()函数。 importnumpyasnp# 创建三个向量a=np.array([1,2,3])b=np.array([4,5,6])c=np.array([7,8,9])# 拼接三个向量d=np.concatenate((a,b,c))print(d) ...
np.ones_like(a) : 按数组a的形状生成全1的数组 np.zeros_like(a): 同理 np.full_like (a, val) : 同理 np.linspace(1,10,4): 根据起止数据等间距地生成数组 np.linspace(1,10,4, endpoint = False):endpoint 表示10是否作为生成的元素 np.concatenate(): ...