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如何在Python中合并numpy數(shù)組？相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個(gè)問題。
1、簡單易用，與C/C++、Java、C# 等傳統(tǒng)語言相比，Python對代碼格式的要求沒有那么嚴(yán)格；2、Python屬于開源的，所有人都可以看到源代碼，并且可以被移植在許多平臺(tái)上使用；3、Python面向?qū)ο?，能夠支持面向過程編程,也支持面向?qū)ο缶幊蹋?、Python是一種解釋性語言，Python寫的程序不需要編譯成二進(jìn)制代碼，可以直接從源代碼運(yùn)行程序；5、Python功能強(qiáng)大，擁有的模塊眾多，基本能夠?qū)崿F(xiàn)所有的常見功能。
Python中numpy數(shù)組的合并有很多方法，如
- np.append()
- np.concatenate()
- np.stack()
- np.hstack()
- np.vstack()
- np.dstack()
其中最泛用的是第一個(gè)和第二個(gè)。第一個(gè)可讀性好，比較靈活，但是占內(nèi)存大。第二個(gè)則沒有內(nèi)存占用大的問題。
方法一——append
| parameters | introduction |
|---|---|
| arr | 待合并的數(shù)組的復(fù)制（特別主頁是復(fù)制，所以要多耗費(fèi)很多內(nèi)存） |
| values | 用來合并到上述數(shù)組復(fù)制的值。如果指定了下面的參數(shù)axis的話，則這些值必須和arr的shape一致(shape[axis]之外都相等)，否則的話，則沒有要求。 |
| axis | 要合并的軸 |
例：
方法二——concatenate
| parameters | introduction |
|---|---|
| *arrays | 這些數(shù)組除了在待合并的axis（默認(rèn)為axis=0）上之外，必須具有相同的shape |
| axis | 待合并的軸，默認(rèn)為0 |
例：
看完上述內(nèi)容，你們掌握如何在Python中合并numpy數(shù)組的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！
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