numpy.concatenate

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

Объединение последовательности массивов вдоль существующей оси.

Параметры

a1, a2, …последовательность array_like

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

axisint, необязательно

Ось, вдоль которой будут объединены массивы. Если axis равно None, массивы сглаживаются перед использованием. По умолчанию 0.

outndarray, необязательно

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

dtypestr или dtype

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

Введено в версии 1.20.0.

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

Управляет видом преобразования данных. По умолчанию ‘same_kind’.

Введено в версии 1.20.0.

Возвращает

resndarray

Объединенный 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 вдоль третьей оси (глубина).

stack

Укладка последовательности массивов вдоль новой оси.

block

Сборка массивов из блоков.

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 третьему измерению).

column_stack

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

Примечания

Когда один или несколько из массивов, которые будут объединяться, являются MaskedArray, эта функция вернет объект MaskedArray вместо ndarray, но маски входных данных не сохраняются. В 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)