numpy.concatenate

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

Объединение последовательности массивов по существующему 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 сжимаются 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.

Новая в версии 1.20.0.

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

Управляет типом приведения типов данных. По умолчанию ‘same_kind’. Для описания вариантов см. приведение типов.

Новая в версии 1.20.0.

Возвращает:

resndarray

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 по третьей оси (глубина).

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 качестве 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 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)