- np.append()
- np.concatenate()
- np.stack()
- np.hstack()
- np.vstack()
- np.dstack()
其中最泛用的是第一个和第二个。第一个可读性好，比较灵活，但是占内存大。第二个则没有内存占用大的问题。
方法一——append
| parameters | introduction |
|---|---|
| arr | 待合并的数组的复制（特别主页是复制，所以要多耗费很多内存） |
| values |
用来合并到上述数组复制的值。如果指定了下面的参数axis的话，则这些值必须和arr的shape一致(shape[axis]之外都相等)，否则的话，则没有要求。 |
| axis | 要合并的轴 |
例：
方法二——concatenate
| parameters | introduction |
|---|---|
| *arrays | 这些数组除了在待合并的axis（默认为axis=0）上之外，必须具有相同的shape |
| axis | 待合并的轴，默认为0 |
例：
以上这篇基于python中numpy数组的合并实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/hustqb/article/details/78090365
