numpy.concat

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

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).

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, совпадающей с формой, которая была бы возвращена concatenate без аргумента out.

dtypestr или dtype

Если указано, массив назначения будет иметь этот тип данных. Нельзя использовать вместе с out.

Добавлена в версии 1.20.0.

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

Управляет тем, какой вид преобразования данных может произойти. По умолчанию «same_kind». Для описания вариантов см. casting.

Добавлена в версии 1.20.0.

Возвращает:

resndarray

Объединенный массив.

См. также

ma.concatenate

Функция объединения, которая сохраняет маски входных данных.

array_split

Разделение массива на несколько подмассивов равного или почти равного размера.

split

Разделение массива на список 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 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 массивов, которые должны быть объединены, является MaskedArray, эта функция вернет 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)