np.concatenate()函數(shù)數(shù)組序列參數(shù)如何實(shí)現(xiàn)

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引言

這里對(duì)我們之前------np.concatenate()函數(shù)做一個(gè)補(bǔ)充說(shuō)明。

我們知道對(duì)于 np.concatenate() 函數(shù)，其第一個(gè)參數(shù)為需要被合并的數(shù)組對(duì)象集合，這里我們以?xún)蓚€(gè)輸入數(shù)組 a1 和 a2 序列舉例，根據(jù)我們之前提到的，第一個(gè)參數(shù)的數(shù)組需要使用 () 或者 [] 符號(hào)括起來(lái)，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)。這里我們舉例進(jìn)行說(shuō)明。

示例1------無(wú) () 或者 [] 符號(hào)

import numpy as np

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

z = np.concatenate(x, y)

print(z)
"""
result:
Traceback (most recent call last):
  File "D:/python/scientificCalculation/Interference/dug.py", line 14, in <module>
    z = np.concatenate(x, y)
  File "<__array_function__ internals>", line 5, in concatenate
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index
"""

可以看到，當(dāng)我們不使用 () 或者 [] 符號(hào)將需要被級(jí)聯(lián)（拼接）的數(shù)組括起來(lái)時(shí)，會(huì)得到一個(gè)錯(cuò)誤提示，翻譯過(guò)來(lái)就是，類(lèi)型錯(cuò)誤，僅整數(shù)標(biāo)量數(shù)組能夠被轉(zhuǎn)換為一個(gè)標(biāo)量索引。也就是說(shuō)輸入進(jìn) np.concatenate() 函數(shù)的第一個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)該是一個(gè)數(shù)組形式的。顯然上述輸入不符合。

示例2------使用 () 符號(hào)

import numpy as np

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

z = np.concatenate((x, y))

print(z)
"""
result:
[[[1 2]
  [3 4]]

 [[5 6]
  [7 8]]

 [[1 2]
  [3 4]]

 [[5 6]
  [7 8]]]
"""

可以看到，當(dāng)使用 () 符號(hào)時(shí)，我們得到了結(jié)果。

示例3------使用 [] 符號(hào)

import numpy as np

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

z = np.concatenate([x, y])

print(z)
"""
result:
[[[1 2]
  [3 4]]

 [[5 6]
  [7 8]]

 [[1 2]
  [3 4]]

 [[5 6]
  [7 8]]]
"""

可以看到，當(dāng)使用 [] 符號(hào)時(shí)，我們也得到了結(jié)果。

讀到這里，這篇“np.concatenate()函數(shù)數(shù)組序列參數(shù)如何實(shí)現(xiàn)”文章已經(jīng)介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識(shí)點(diǎn)還需要大家自己動(dòng)手實(shí)踐使用過(guò)才能領(lǐng)會(huì)，如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。