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:
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:
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