numpy.concat#

numpy.concat(массивы, /, ось=0, выход=None, *, dtype=None, приведение типов='same_kind')#

Объединить последовательность массивов вдоль существующей оси.

Параметры:

a1, a2, …последовательность объектов, подобных массивам: Массивы должны иметь одинаковую форму, за исключением измерения, соответствующего ось (первый, по умолчанию).
осьint, необязательный: Ось, вдоль которой будут объединены массивы. Если axis равен None, массивы сглаживаются перед использованием. По умолчанию 0.
выходndarray, необязательно: Если указан, место назначения для размещения результата. Форма должна быть правильной, соответствующей той, которую вернул бы concatenate, если бы аргумент out не был указан.
dtypestr или dtype: Если предоставлен, целевой массив будет иметь этот тип данных. Не может быть предоставлен вместе с выход.

Новое в версии 1.20.0.
приведение типов{‘no’, ‘equiv’, ‘safe’, ‘same_kind’, ‘unsafe’}, опционально: Определяет, какие преобразования типов данных могут происходить. По умолчанию 'same_kind'. Для описания опций см. приведение типов.

Новое в версии 1.20.0.

Возвращает:

resndarray: Объединённый массив.

Смотрите также

ma.concatenate: Функция конкатенации, которая сохраняет маски ввода.
array_split: Разделить массив на несколько подмассивов равного или почти равного размера.
split: Разделить массив на список из нескольких подмассивов одинакового размера.
hsplit: Разделить массив на несколько подмассивов по горизонтали (по столбцам).
vsplit: Разделить массив на несколько подмассивов по вертикали (по строкам).
dsplit: Разделить массив на несколько подмассивов вдоль третьей оси (глубины).
stack: Сложить последовательность массивов вдоль новой оси.
block: Сборка массивов из блоков.
hstack: Складывает массивы последовательно по горизонтали (по столбцам).
vstack: Складывает массивы последовательно вертикально (по строкам).
dstack: Сложить массивы в последовательности по глубине (вдоль третьего измерения).
column_stack: Сложить 1-D массивы как столбцы в 2-D массив.

Примечания

Когда один или несколько массивов для конкатенации является MaskedArray, эта функция вернет объект MaskedArray вместо ndarray, но входные маски не сохраняется. В случаях, когда ожидается MaskedArray в качестве входных данных, используйте функцию ma.concatenate из модуля маскированных массивов.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> b = np.array([[5, 6]])
>>> np.concatenate((a, b), axis=0)
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
>>> np.concatenate((a, b.T), axis=1)
array([[1, 2, 5],
       [3, 4, 6]])
>>> np.concatenate((a, b), axis=None)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

Эта функция не сохранит маскирование входных данных MaskedArray.

>>> a = np.ma.arange(3)
>>> a[1] = np.ma.masked
>>> b = np.arange(2, 5)
>>> a
masked_array(data=[0, --, 2],
             mask=[False,  True, False],
       fill_value=999999)
>>> b
array([2, 3, 4])
>>> np.concatenate([a, b])
masked_array(data=[0, 1, 2, 2, 3, 4],
             mask=False,
       fill_value=999999)
>>> np.ma.concatenate([a, b])
masked_array(data=[0, --, 2, 2, 3, 4],
             mask=[False,  True, False, False, False, False],
       fill_value=999999)