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今天小編給大家分享一下np.concatenate()函數如何使用的相關知識點，內容詳細，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。
提到 numpy 的數組操作，我們就不得不說到 np.concatenate() 函數，concatenate 一詞在英文中是級聯的意思，我們可以簡單地理解為連接，拼接。
numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None)
(a1, a2, ...)：數組序列，注意要用 () 或者 [] 符號括起來，否則會報錯，具體可以參考這篇------np.concatenate()函數數組序列參數。
axis：設置級聯時的坐標軸，如沿著x軸，y 軸或者 z 軸級聯。對于坐標軸問題，具體可以參考這篇------numpy.sum()坐標軸問題。
out：（可選參數）暫時不做討論。
有返回值，返回級聯后的數組。
在使用該函數的時候務必要注意，(a1, a2, ...) 中的 a1 ， a2 均應該為可以迭代的對象，且維度不能夠為 0，比如：我們給 a1 = 5 一個整數值，此時會得到 zero-dimensional arrays cannot be concatenated 的錯誤提示，具體代碼如下：
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
author: 15025
age: 26
e-mail: 1502506285@qq.com
time: 2020/12/1 16:54
software: PyCharm
Description:
"""
import numpy as np
class Debug:
@staticmethod
def mainProgram():
x = 5
y = np.ones(3)
z = np.concatenate(([x], y))
z1 = np.concatenate((np.array([x]), y))
# wrong calling method
# z = np.concatenate((x, y))
# print(z)
print("The value of z is: ")
print(z)
print("The value of z1 is: ")
print(z1)
if __name__ == "__main__":
main = Debug()
main.mainProgram()
"""
The value of z is:
[5. 1. 1. 1.]
The value of z1 is:
[5. 1. 1. 1.]
"""我們可以看到，對于單個整數，我們可以先將它轉換為 ndarray 或者 list 對象，然后進行級聯操作。但是如果我們直接進行級聯操作就會出錯，可以自行嘗試被注釋掉的部分。
接下來我們給幾個相關的例子。
代碼如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
class Debug:
def __init__(self):
self.x = np.array([1, 2, 3])
self.y = np.array([4, 5, 6])
self.x1 = np.array([[1],[2],[3]])
self.y1 = np.array([[4],[5],[6]])
def mainProgram(self):
z = np.concatenate((self.x, self.y))
z1 = np.concatenate((self.x1, self.y1))
print("The value of z is: ")
print(z)
print("The value of z1 is: ")
print(z1)
if __name__ == "__main__":
main = Debug()
main.mainProgram()
"""
The value of z is:
[1 2 3 4 5 6]
The value of z1 is:
[[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]]
"""我們可以看到，對于結果 z ，np.concatenate() 完成的操作類似于np.hstack()函數，沿著 x 軸進行數組堆疊。對于結果 z1 ，np.concatenate() 完成的操作類似于np.vstack()函數，沿著 y 軸進行數組堆疊。我們知道這里是一維情況，產生這種結果的原因是 np.concatenate() 函數默認的連接方向是與被連接的數組本身的坐標軸方向是一致的。因為 self.x 與 self.y 均為橫向數組，所以沿著橫向連接。同理 self.x1 與 self.y1 均為縱向數組，所以沿著縱向連接。那么可不可能把一個橫向數組和一個縱向數組連接起來呢？答案是否定的，可以自行嘗試，比如將這里的 self.x 與 self.y1 連接起來，會得到一個錯誤。
既然對于一維數組是可以進行連接的，那么二維數組呢？接下來我們研究一下二維數組。
代碼如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
class Debug:
def __init__(self):
self.x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
self.y = np.array([[5, 6], [7, 8]])
def mainProgram(self):
z = np.concatenate((self.x, self.y), axis=0)
z1 = np.concatenate((self.x, self.y), axis=1)
print("The value of z is: ")
print(z)
print("The value of z1 is: ")
print(z1)
if __name__ == "__main__":
main = Debug()
main.mainProgram()
"""
The value of z is:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
The value of z1 is:
[[1 2 5 6]
[3 4 7 8]]
"""我們可以從 z 的結果中得出，此時 np.concatenate() 完成的操作類似于np.vstack()函數， 沿著 y 軸進行數組堆疊。從 z1 的結果中我們可以看到，np.concatenate() 完成的操作類似于np.hstack()函數，沿著 x 軸進行數組堆疊。如我們之前討論過的坐標軸問題，類似于np.repeat()的坐標軸問題。二維情況下，從左向右，axis=0 指的就是 y 軸，axis=1 指的就是 y 軸。
那么 np.concatenate() 函數對于一維，二維均是起作用的，那么對于三維數組，它可以使用嗎？答案是肯定的。
代碼如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
class Debug:
def __init__(self):
self.x = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
self.y = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
def mainProgram(self):
z = np.concatenate((self.x, self.y), axis=0)
z1 = np.concatenate((self.x, self.y), axis=1)
z2 = np.concatenate((self.x, self.y), axis=2)
print(self.x.shape)
print("The value of z is: ")
print(z)
print("The value of z1 is: ")
print(z1)
print("The value of z2 is: ")
print(z2)
if __name__ == "__main__":
main = Debug()
main.mainProgram()
"""
The value of z is:
[[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]
[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]]
The value of z1 is:
[[[1 2]
[3 4]
[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]
[5 6]
[7 8]]]
The value of z2 is:
[[[1 2 1 2]
[3 4 3 4]]
[[5 6 5 6]
[7 8 7 8]]]
"""我們可以看到結果完全符合我們的預期。
以上就是“np.concatenate()函數如何使用”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲，小編每天都會為大家更新不同的知識，如果還想學習更多的知識，請關注億速云行業資訊頻道。
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