numpy.concatenate

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None, dtype=None, casting="same_kind")

Объединение последовательности массивов вдоль существующей оси.

Параметры

a1, a2, …sequence of array_like

Массивы должны иметь одинаковую форму, за исключением измерения, соответствующего axis (по умолчанию первого).

axisint, optional

Ось, вдоль которой будут объединены массивы. Если ось равна None, массивы сжимаются перед использованием. По умолчанию 0.

outndarray, optional

Если указано, место назначения для размещения результата. Форма должна быть правильной, совпадая с формой, которую вернуло бы concatenate, если бы аргумент out не был указан.

dtypestr or dtype

Если указано, массив назначения будет иметь этот тип данных. Не может быть предоставлен вместе с out.

Добавлена в версии 1.20.0.

casting{‘no’, ‘equiv’, ‘safe’, ‘same_kind’, ‘unsafe’}, optional

Управляет тем, какой вид преобразования данных может произойти. По умолчанию «same_kind».

Добавлена в версии 1.20.0.

Возвращает

resndarray

Объединённый массив.

См. также

ma.concatenate

Функция объединения, сохраняющая маски входных данных.

array_split

Разделение массива на несколько подмассивов одинакового или близкого размера.

split

Разделение массива на список подмассивов одинакового 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.

block

Сборка массивов из блоков.

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 (по третьей размерности).

column_stack

Укладка 1-мерных массивов в виде столбцов в 2-мерный массив.

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 тех случаях, когда в качестве входных данных ожидается MaskedArray, 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)