numpy.concatenate

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None)

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. out : ndarray, необязательно Если указано, место назначения для размещения результата. Форма должна быть правильной, совпадающей с той, что вернуло бы concatenate, если бы аргумент out не был указан.

Возвращает:

res : ndarray Объединённый массив.

См. также

ma.concatenate

Функция конкатенации, сохраняющая маски ввода.

array_split

Разбиение массива на несколько подмассивов равного или приблизительно равного размера.

split

Разбиение массива на список подмассивов равного размера.

hsplit

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

vsplit

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

dsplit

Разбиение массива на несколько подмассивов по третьей оси (глубина).

stack

Укладка последовательности массивов по 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

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

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 сохраняет 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)