concatenate函数的作用是对numpy数组或tensor进行拼接
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = np.array([[5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=0) 默认是0 array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b.T), axis=1) array([[1, 2, 5], [3, 4, 6]])
concatenate函数的作用是对numpy数组或tensor进行拼接
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = np.array([[5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=0) 默认是0 array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b.T), axis=1) array([[1, 2, 5], [3, 4, 6]])
提到numpy的数组操作,我们就不得不说到np.concatenate()函数,concatenate在英文中是级联
今天做了一个numpy按照列的维度进行拼接的代码,分享出来:import numpy as
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