numpy.concatenate

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0)

Объединение последовательности массивов вдоль существующей оси.

Параметры:	a1, a2, ... : последовательность array_like Массивы должны иметь одинаковую форму, за исключением измерения, соответствующего axis (первого, по умолчанию). axis : int, необязательно Ось, вдоль которой будут объединены массивы. По умолчанию 0.
Возвращает:	res : ndarray Объединенный массив.

См. также

ma.concatenate

Функция объединения, сохраняющая маски входных данных.

array_split

Разделение массива на несколько подмассивов равного или близкого размера.

split

Разделение массива на список нескольких подмассивов равного размера.

hsplit

Разделение массива на несколько подмассивов по горизонтали (по столбцам).

vsplit

Разделение массива на несколько подмассивов по вертикали (по строкам).

dsplit

Разделение массива на несколько подмассивов вдоль третьей оси (глубины).

stack

Укладка последовательности массивов вдоль новой оси.

hstack

Укладка массивов последовательно по горизонтали (по столбцам).

vstack

Укладка массивов последовательно по вертикали (по строкам).

dstack

Укладка массивов последовательно по глубине (вдоль третьей размерности).

Примечания

Когда один или несколько из массивов, которые нужно объединить, является MaskedArray, эта функция вернет объект MaskedArray вместо ndarray, но маски входных данных не сохраняются. В случаях, когда ожидается MaskedArray в качестве входных данных, используйте функцию ma.concatenate из модуля masked array.

Примеры

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> b = np.array([[5, 6]])
>>> np.concatenate((a, b), axis=0)
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
>>> np.concatenate((a, b.T), axis=1)
array([[1, 2, 5],
       [3, 4, 6]])

Эта функция не будет сохранять маскирование входных данных MaskedArray.

>>> a = np.ma.arange(3)
>>> a[1] = np.ma.masked
>>> b = np.arange(2, 5)
>>> a
masked_array(data = [0 -- 2],
             mask = [False  True False],
       fill_value = 999999)
>>> b
array([2, 3, 4])
>>> np.concatenate([a, b])
masked_array(data = [0 1 2 2 3 4],
             mask = False,
       fill_value = 999999)
>>> np.ma.concatenate([a, b])
masked_array(data = [0 -- 2 2 3 4],
             mask = [False  True False False False False],
       fill_value = 999999)