1、numpy.concatenate函数

主要作用：沿现有的某个轴对一系列数组进行拼接。

2、使用语法

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None)

3、使用参数

将具有相同结构的array序列结合成一个array

a1,a2,…是数组类型的参数，传入的数组必须具有相同的形状。

axis 指定拼接的方向，默认axis = 0（逐行拼接）（纵向的拼接沿着axis= 1方向）。

axis=0，拼接方向为横轴，需要纵轴结构相同，拼接方向可以理解为拼接完成后数量发生变化的方向。

注：一般axis = 0，就是对该轴向的数组进行操作，操作方向是另外一个轴，即axis=1。

4、使用实例

import numpy as np
x = [[1, 2], 
     [3, 4]]
x1 = np.concatenate([x, x], axis=0)
print("x1 axis=0")
print(x1)
x2 = np.concatenate([x, x], axis=1)
print("x2 axis=1")
print(x2)

输出

x1 axis=0
[[1 2]
 [3 4]
 [1 2]
 [3 4]]
x2 axis=1
[[1 2 1 2]
 [3 4 3 4]]

在python的numpy库数据处理中合并的方法有很多，但是想要合并的效率高，且适合大规模数据拼接，能够一次完成多个数组的拼接的只有numpy.concatenate()函数，在合并数组上会比append()更方便，且更有效率。

以上就是python中numpy.concatenate()函数使用方法介绍，需要注意参数一般axis = 0，就是对该轴向的数组进行操作，操作方向是另外一个轴，即axis=1。