numpy.concatenate

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

Объединение последовательности массивов по 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, по которой будут объединены массивы. По умолчанию 0.
Возвращает:	res : ndarray Объединённый массив.

См. также

ma.concatenate

Функция объединения, сохраняющая маски входных данных.

array_split

Разделение массива на несколько подмассивов равного или почти равного 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 по третьей оси (глубине).

stack

Укладка последовательности массивов вдоль новой оси.

hstack

Укладка массивов в последовательность по горизонтали (по столбцам)

vstack

Укладка массивов в последовательность по вертикали (по строкам)

dstack

Укладка массивов в последовательность по глубине (по третьей размерности)

Примечания

Если один или несколько массивов, которые необходимо объединить, являются MaskedArray, эта функция вернёт 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]])

Данная функция не сохранит 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)