ringmayday

numpy.concatenate((a1,a2,...), axis=0)，能够一次完成多个数组的拼接，其中a1,a2,...是数组类型的参数。

示例：

>>> a=np.array([1,2,3])

>>> b=np.array([11,22,33])

>>> c=np.array([44,55,66])

>>> np.concatenate((a,b,c),axis=0)  # 默认情况下，axis=0可以不写

array([ 1,  2,  3, 11, 22, 33, 44, 55, 66]) #对于一维数组拼接，axis的值不影响最后的结果

示例：

>>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

>>> b=np.array([[11,21,31],[7,8,9]])

>>> np.concatenate((a,b),axis=0)

array([[ 1,  2,  3],

       [ 4,  5,  6],

       [11, 21, 31],

       [ 7,  8,  9]])

示例：

>>> np.concatenate((a,b),axis=1)  #axis=1表示对应行的数组进行拼接

array([[ 1,  2,  3, 11, 21, 31],

       [ 4,  5,  6,  7,  8,  9]])

Note: 对numpy.append()和numpy.concatenate()两个函数的运行时间进行比较

示例：

>>> from time import clock as now

>>> a=np.arange(9999)

>>> b=np.arange(9999)

>>> time1=now()

>>> c=np.append(a,b)

>>> time2=now()

>>> print time2-time1

28.2316728446

>>> a=np.arange(9999)

>>> b=np.arange(9999)

>>> time1=now()

>>> c=np.concatenate((a,b),axis=0)

>>> time2=now()

>>> print time2-time1

20.3934997107

可知，concatenate()效率更高，适合大规模的数据拼接