numpy.concatenate

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

Объединение последовательности массивов по существующей оси.

Параметры:

a1, a2, … : sequence of array_like Массивы должны иметь одинаковую форму, за исключением измерения, соответствующего axis (по умолчанию первого). axis : int, optional Ось, вдоль которой будут объединены массивы. Если ось равна None, массивы сглаживаются перед использованием. По умолчанию равно 0. out : ndarray, optional Если указано, место назначения для размещения результата. Форма должна быть правильной, соответствующей той, что вернул бы concatenate, если бы не было указано аргумент out.

Возвращает:

res : ndarray Объединенный массив.

См. также

ma.concatenate

Функция конкатенации, сохраняющая входные маски.

array_split

Разбиение массива на несколько подмассивов равного или почти равного размера.

split

Разбиение массива на список нескольких 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 вдоль третьей оси (глубина).

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

Когда один или несколько из массивов, которые должны быть объединены, является 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 вместо этого.

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]])
>>> np.concatenate((a, b), axis=None)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

Эта 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)