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numpy.concatenate函數(shù)用法詳解

 更新時(shí)間:2023年02月14日 09:36:46   作者:houyushui  
本文主要介紹了numpy.concatenate函數(shù)用法詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

這個(gè)concatenate用于將矩陣合并,他將沿著已經(jīng)存在的軸合并一個(gè)矩陣,相關(guān)參數(shù)有(a1, a2, ...), axis=0, out=None, dtype=None, casting="same_kind",其中第一個(gè)參數(shù)是用戶輸入的矩陣, 這些輸入的矩陣必須要在將要合并的對(duì)應(yīng)的軸上有相同的形狀,

官方文檔的機(jī)器翻譯:矩陣必須具有相同的形狀,除非是與軸對(duì)應(yīng)的尺寸(默認(rèn)為第一個(gè))。

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None, dtype=None, casting="same_kind")

Join a sequence of arrays along an existing axis.
沿著已經(jīng)存在的軸合并一個(gè)矩陣

相關(guān)參數(shù)
Parameters
a1, a2, …sequence of array_like
The arrays must have the same shape, except in the dimension corresponding to axis (the first, by default).

這些輸入的矩陣必須要在將要合并的對(duì)應(yīng)的軸上有相同的形狀,比如,給出兩個(gè)變量,并將他們沿著axis=1的軸,進(jìn)行合并:

a = np.arange(3*3).reshape((3,3))
b = np.arange(3*4).reshape((3,4))
 
a,b
(array([[0, 1, 2],
        [3, 4, 5],
        [6, 7, 8]]),
 array([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]]))
 
np.concatenate([a,b],axis=1)
array([[ 0,  1,  2,  0,  1,  2,  3],
       [ 3,  4,  5,  4,  5,  6,  7],
       [ 6,  7,  8,  8,  9, 10, 11]])

上面是沿著列進(jìn)行合并,盡管他們的列數(shù)不同,但是他們的行數(shù)相同,因此也可以合并。

 axis int, optional
      The axis along which the arrays will be joined. If axis is None, arrays are flattened before use. Default is 0.

如果將axis設(shè)置為None,那么將對(duì)給出的矩陣先進(jìn)行展平,即先將其轉(zhuǎn)換為一維數(shù)組,再合并,默認(rèn)的axis參數(shù)是0:

np.concatenate([a,b],axis=None)
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,
        8,  9, 10, 11])

casting {‘no’, ‘equiv’, ‘safe’, ‘same_kind’, ‘unsafe’}, optional
       Controls what kind of data casting may occur. Defaults to ‘same_kind’.

下面給出一些可能觸發(fā)的錯(cuò)誤:

np.concatenate(a,b,axis=None)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-36-0e550a3d06f6> in <module>
----> 1 np.concatenate(a,b,axis=None)
 
<__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)
 
TypeError: concatenate() got multiple values for argument 'axis'

這個(gè)類型錯(cuò)誤發(fā)生的原因是,將要合并的兩個(gè)數(shù)組未添加括號(hào)的就作為參數(shù)輸入了

正確的形式如下:

np.concatenate([a,b],axis=None)
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,
        8,  9, 10, 11])

或者:

c = (a,b)
np.concatenate(c,axis=None)
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,
        8,  9, 10, 11])

到此這篇關(guān)于numpy.concatenate函數(shù)用法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)numpy.concatenate用法內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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