numpy.concatenate#
- numpy.concatenate(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.concatenateФункция конкатенации, которая сохраняет маски ввода.
array_splitРазделить массив на несколько подмассивов равного или почти равного размера.
splitРазделить массив на список из нескольких подмассивов одинакового размера.
hsplitРазделить массив на несколько подмассивов по горизонтали (по столбцам).
vsplitРазделить массив на несколько подмассивов по вертикали (по строкам).
dsplitРазделить массив на несколько подмассивов вдоль третьей оси (глубины).
stackСложить последовательность массивов вдоль новой оси.
blockСборка массивов из блоков.
hstackСкладывает массивы последовательно по горизонтали (по столбцам).
vstackСкладывает массивы последовательно вертикально (по строкам).
dstackСложить массивы в последовательности по глубине (вдоль третьего измерения).
column_stackСложить 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)