numpy.concatenate

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

Объединение последовательности массивов вдоль существующей оси.

Параметры:

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

Возвращает:

res : ndarray Объединённый массив.

См. также

ma.concatenate

Функция объединения, сохраняющая маски входных данных.

array_split

Разбиение массива на несколько подмассивов равного или близкого 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 (глубины).

stack

Укладка последовательности массивов вдоль новой оси.

hstack

Укладка массивов в последовательности по горизонтали (по столбцам)

vstack

Укладка массивов в последовательности по вертикали (по строкам)

dstack

Укладка массивов в последовательности по глубине (вдоль третьей размерности)

block

Сборка массивов из блоков.

Примечания

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