如何使用 np.concatenate() 在 python 中连接 numpy 数组

在python的numpy数组操作过程中，numpy.append()方法只能合并两个数组，不能合并三个及三个以上的数组，如果我们有需要合并多个数组，可以使用np.concatenate()合并数组。np.concatenate()方法

适用于大规模数据拼接，一次可以完成多个数组的拼接。本文介绍了np.concatenate()方法的使用原理和具体使用示例。

一、np.concatenate()方法介绍

能够一次完成多个数组的拼接。

1、使用语法

np.concatenate((a, b), axis=0)

2、使用参数

其中 a,b... 是数组类型的参数，并且传递的数组必须具有相同的形状。

当不写明axis的值时，默认为axis=0。

axis指定拼接方向，默认axis=0（逐行拼接）（沿axis纵向拼接=1方向）。

axis=0 按照行拼接，


axis=1 按照列拼接。

注意：一般axis=0就是对这个轴的数组进行操作，操作方向是另外一个轴，即axis=1。

二、


np.concatenate()方法


使用实例

import numpy as np
x = [[1, 2], 
     [3, 4]]
x1 = np.concatenate([x, x], axis=0)
print("x1 axis=0")
print(x1)
x2 = np.concatenate([x, x], axis=1)
print("x2 axis=1")
print(x2)

以上就是np.concatenate()方法的使用原理及具体使用实例，


concatenate()比append()效率更高，而且对于一维数组拼接，axis的值不影响最后的结果，是一个很好用的合并方法哦~更多python学习推荐：
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