concatenate python_python中numpy.concatenate()函数的使用

numpy库数组拼接np.concatenate

原文：https://blog.csdn.net/zyl1042635242/article/details/43162031

思路：numpy提供了numpy.concatenate((a1,a2,...), axis=0)函数。能够一次完成多个数组的拼接。其中a1,a2,...是数组类型的参数

示例3：

>>> a=np.array([1,2,3])

>>> b=np.array([11,22,33])

>>> c=np.array([44,55,66])

>>> np.concatenate((a,b,c),axis=0) # 默认情况下，axis=0可以不写

array([ 1, 2, 3, 11, 22, 33, 44, 55, 66]) #对于一维数组拼接，axis的值不影响最后的结果

>>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

>>> b=np.array([[11,21,31],[7,8,9]])

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

array([[ 1, 2, 3],

[ 4, 5, 6],

[11, 21, 31],

[ 7, 8, 9]])

>>> np.concatenate((a,b),axis=1) #axis=1表示对应行的数组进行拼接

array([[ 1, 2, 3, 11, 21, 31],

[ 4, 5, 6, 7, 8, 9]])

对numpy.append()和numpy.concatenate()两个函数的运行时间进行比较

示例：

>>> from time import clock as now

>>> a=np.arange(9999)

>>> b=np.arange(9999)

>>> time1=now()

>>> c=np.append(a,b)

>>> time2=now()

>>> print time2-time1

28.2316728446

>>> a=np.arange(9999)

>>> b=np.arange(9999)

>>> time1=now()

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

>>> time2=now()

>>> print time2-time1

20.3934997107

可知，concatenate()效率更高，适合大规模的数据拼接

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