在当前的关于numpy数组进行一系列操作的过程之中, 有一个现象是numpy.()这个方法它仅仅只能够把两个数组合并且在一起, 它是没有办法一次性合并三个以及三个以上的那些数组的, 所以说, 假如说我们确实是有了需要合并许多数组的一个需求的时候, 我们可以去直接使用np.()这个方法来进行那个数组的合并工作, 然后, np.()这个方法是比较适合那个大规模的或者是那些规模非常大的数据拼接场景的, 因为它的确是可以一次性就把多个数组全部都拼接起来的, 而在这篇文章里面, 我们会向各位读者详细介绍about np.()这个方法的底层使用原理以及包含具体实例的一些实际使用方法。
一、np.()方法介绍
这个功能可以把好几个数组放在一起进行拼接, 从而一次性把这个操作给做完。
1、使用语法
brush:php;toolbar:false
np.concatenate((a, b), axis=0)2、把那个给定的参数用起来。
在这段描述里, 变量a和变量b等等被标注为代表的是数组类别的参数, 所以, 你传入的那些数组, 每一个都必须拥有完全一样的形状。
如果不特别说明axis的值, 那么程序就采用默认情况, 也就是设置成axis等于0。
在拼接的方向方面, axis负责指定具体的方向, 其中axis = 0是默认的拼接方式,也就是通常所说的逐行拼接, 而纵向的拼接则是沿着axis = 1这个方向来进行操作的。
在axis等于0的情况下进行数据的拼接, 这种方式是沿着行的方向来进行的, 而在axis等于1的时候进行拼接, 那么就是按照列的方向来执行这一操作。
注是这么个意思的, 如果说一般是axis = 0的话, 那就是说对于这个轴向的数组来进行操作, 这时候实际上的那个操作的方向是在另一个轴上面, 也就是axis = 1。
二、np.()方法使用实例
brush:php;toolbar:false
import numpy as npx = \[1, 2,
3, 4\]
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)
以上就是对np点括号方法的原理以及具体的应用示例的介绍, 这个方法在效率方面是高于其他类似方法的, 此外, 当针对一维数组进行拼接操作的时候, 所设置的axis这个参数的值并不会影响最后的运行结果, 因此它是一个十分便捷的合并工具哦；如果想要学习更多的相关知识的话, 可以参考这里推荐的学习教程。