python concatenate函数怎么用|极客教程

python concatenate函数怎么用

1. 什么是 concatenate 函数

在 Python 中，concatenate 函数用于连接（合并）两个数组（也可以是元组或列表）。

2. concatenate 的语法

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

a1, a2, ...：需要连接的数组（或元组、列表）。
axis：可选参数，表示沿着哪个轴进行连接，默认为 0。
out：可选参数，表示输出的数组。如果没有提供该参数，则会返回一个新的连接数组。

3. concatenate 的常用操作

3.1 连接两个一维数组

示例代码：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

result = np.concatenate((arr1, arr2))
print(result)

运行结果：

[1 2 3 4 5 6]

3.2 沿着行方向连接两个二维数组

示例代码：

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

result = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)
print(result)

运行结果：

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]

3.3 沿着列方向连接两个二维数组

示例代码：

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

result = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)
print(result)

运行结果：

[[1 2 5 6]
 [3 4 7 8]]

4. concatenate 的应用场景

4.1 数据处理

在数据处理中，经常需要将不同数据源的数据进行连接，从而得到更加完整的数据集。

示例代码：

import numpy as np

data1 = np.array([1, 2, 3])
data2 = np.array([4, 5, 6])
data3 = np.array([7, 8, 9])

result = np.concatenate((data1, data2, data3))
print(result)

运行结果：

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

4.2 机器学习

在机器学习中，我们常常需要将特征矩阵和标签矩阵进行连接，以进行训练和预测。

示例代码：

import numpy as np

features = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
labels = np.array([0, 1, 1])

data = np.concatenate((features, np.expand_dims(labels, axis=1)), axis=1)
print(data)

运行结果：