Numpy.concatenate函数的用法和详细解释

Numpy.concatenate()是Numpy中的一个函数，它可以用来将多个数组拼接在一起。

Numpy.concatenate()的用法

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

其中，a1, a2, ...是需要拼接的数组，axis=0表示拼接的方向，out指定输出的数组。

Numpy.concatenate()函数可以接受任意多个数组作为参数，但是所有数组的形状必须完全相同，拼接的方向可以通过axis参数指定，默认为0，表示沿着第一个轴拼接，例如：

a1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
a2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
np.concatenate([a1, a2], axis=0)

array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]])

如果axis=1，则表示沿着第二个轴拼接，例如：

a1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
a2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
np.concatenate([a1, a2], axis=1)

array([[1, 2, 5, 6],
       [3, 4, 7, 8]])

Numpy.concatenate()函数还可以接受一个参数out，用于指定输出的数组，例如：

a1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
a2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
out = np.empty((2, 4))
np.concatenate([a1, a2], axis=1, out=out)

array([[1., 2., 5., 6.],
       [3., 4., 7., 8.]])

可以看到，输出的数组out已经被拼接后的数组覆盖了。

• Numpy.concatenate()函数可以用来将多个数组拼接在一起。
• 所有数组的形状必须完全相同。
• 拼接的方向可以通过axis参数指定，默认为0，表示沿着第一个轴拼接。
• Numpy.concatenate()函数还可以接受一个参数out，用于指定输出的数组。