一、concat函數(shù)介紹
在numpy中，concat函數(shù)可以用于沿特定軸連接兩個(gè)或多個(gè)數(shù)組。
np.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None)
參數(shù)axis指示了沿哪個(gè)軸連接數(shù)組。如果沒有指定，np.concatenate默認(rèn)將沿著第一個(gè)維度（即axis=0）進(jìn)行連接。
二、在第一個(gè)軸上連接數(shù)組
當(dāng)輸入?yún)?shù)里所有數(shù)組的shape在第一個(gè)軸上的大小相同時(shí)，我們可以通過np.concatenate將它們在第一個(gè)軸上連接起來。
import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
arr3 = np.array([[9, 10], [11, 12]])
result = np.concatenate((arr1, arr2, arr3))
print(result)
輸出結(jié)果為：
[[ 1 2]
[ 3 4]
[ 5 6]
[ 7 8]
[ 9 10]
[11 12]]
三、在其他軸上連接數(shù)組
當(dāng)我們需要連接的數(shù)組shape不同的軸時(shí)，可以通過np.concatenate指定軸號，來沿其他軸對數(shù)組進(jìn)行連接。
arr1 = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
arr2 = np.array([[[9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16]]])
# 沿第一個(gè)軸連接
result1 = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)
# 沿第三個(gè)軸連接
result2 = np.concatenate((arr1, arr2), axis=2)
print("沿第一個(gè)軸連接結(jié)果:\n", result1)
print("沿第三個(gè)軸連接結(jié)果:\n", result2)
輸出結(jié)果為：
沿第一個(gè)軸連接結(jié)果:
[[[ 1 2]
[ 3 4]]
[[ 5 6]
[ 7 8]]
[[ 9 10]
[11 12]]
[[13 14]
[15 16]]]
沿第三個(gè)軸連接結(jié)果:
[[[ 1 2 9 10]
[ 3 4 11 12]]
[[ 5 6 13 14]
[ 7 8 15 16]]]
四、使用out參數(shù)避免數(shù)組復(fù)制
在進(jìn)行大量數(shù)組連接操作時(shí)，numpy會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)組來存儲(chǔ)最終結(jié)果，這將導(dǎo)致不必要的內(nèi)存復(fù)制?？梢酝ㄟ^指定參數(shù)out來避免這種情況。
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])
z = np.array([7, 8, 9])
# 指定輸出數(shù)組
out = np.zeros(9)
np.concatenate([x, y, z], out=out)
print(out)
輸出結(jié)果為:
[1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]
五、使用stack函數(shù)進(jìn)行堆疊操作
除了concatenate函數(shù)，numpy還提供了stack函數(shù)，不同之處在于，stack函數(shù)會(huì)將輸入的數(shù)組沿新的軸方向堆疊起來。
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr3 = np.array([7, 8, 9])
# 沿新軸（第一軸）方向堆疊數(shù)組
result = np.stack((arr1, arr2, arr3))
print(result)
輸出結(jié)果為：
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
六、總結(jié)
Numpy的concatenate函數(shù)提供了沿特定軸連接兩個(gè)或多個(gè)數(shù)組的功能。通過指定參數(shù)axis可以選擇不同軸向進(jìn)行連接。如果需要避免不必要的內(nèi)存復(fù)制，可以使用參數(shù)out來指定輸出數(shù)組。stack函數(shù)則提供了將輸入的數(shù)組沿新的軸方向堆疊起來的功能。
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