numpy数组拼接append()、extend()、concatenate()函数

2021-07-10 10:34:15 阅读：294 来源： 互联网

标签：concatenate extend 拼接数组 np array numpy append axis

append()、extend()等拼接列表并将其转成数组，所以要先将数组转成列表。

1.extend()函数

只适用于简单的一维数组，对于大量数据的拼接一般不建议使用。

import numpy as np
a=np.array([1,2,5])
b=np.array([10,12,15])
a_list=list(a)
b_list=list(b)
a_list.extend(b_list)
a_list                  #[1, 2, 5, 10, 12, 15]
a=np.array(a_list)
a                       #array([ 1,  2,  5, 10, 12, 15])

2.append()函数

numpy.append(arr, values, axis=None)

对于参数规定，要么一个数组和一个数值；要么两个数组，不能三个及以上数组直接append拼接。

1.拼接一个数组和一个数值

a=np.arange(5)
a                     # array([0, 1, 2, 3, 4])
np.append(a,10)        #array([ 0,  1,  2,  3,  4, 10])
a                     # array([0, 1, 2, 3, 4])

2.拼接两个数组

a=np.arange(5)
b=np.array([11,22,33])
b                       # array([11, 22, 33])
np.append(a,b)          # array([ 0,  1,  2,  3,  4, 11, 22, 33])

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b=np.array([[7,8,9],[10,11,12]])
np.append(a,b)
# 结果：array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])

numpy的数组没有动态改变大小的功能，numpy.append()函数每次都会重新分配整个数组，并把原来的数组复制到新数组中。

3.concatenate()函数

concatenate()比append()效率更高，适合大规模的数据拼接，能够一次完成多个数组的拼接。

numpy.concatenate((a1,a2,...), axis=0)

其中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）。
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。

a=np.array([1,2,3])
b=np.array([11,22,33])
c=np.array([44,55,66])
np.concatenate((a,b,c),axis=0)  # 默认情况下，axis=0可以不写
#结果：array([ 1,  2,  3, 11, 22, 33, 44, 55, 66]) 
#对于一维数组拼接，axis的值不影响最后的结果

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b=np.array([[11,21,31],[7,8,9]])
np.concatenate((a,b),axis=0)
'''
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6],
       [11, 21, 31],
       [ 7,  8,  9]])
'''
np.concatenate((a,b),axis=1)  #axis=1表示对应行的数组进行拼接
'''
array([[ 1,  2,  3, 11, 21, 31],
       [ 4,  5,  6,  7,  8,  9]])
'''

标签：concatenate,extend,拼接,数组,np,array,numpy,append,axis
来源： https://blog.csdn.net/weixin_42264234/article/details/118631629