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数组拼接方法一

思路：首先将数组转成列表，然后利用列表的拼接函数append()、extend()等进行拼接处理，最后将列表转成数组。

示例1：

import numpy as np
a=np.array([1,2,5])
b=np.array([10,12,15])
a_list=list(a)
b_list=list(b)
a_list.extend(b_list)

a_list

[1, 2, 5, 10, 12, 15]

a=np.array(a_list)
a

array([ 1,  2,  5, 10, 12, 15])

该方法只适用于简单的一维数组拼接，由于转换过程很耗时间，对于大量数据的拼接一般不建议使用。

数组拼接方法二

思路：numpy提供了numpy.append(arr, values, axis=None)函数。对于参数规定，要么一个数组和一个数值；要么两个数组，不能三个及以上数组直接append拼接。append函数返回的始终是一个一维数组。

示例2：

a=np.arange(5)
a
array([0, 1, 2, 3, 4])
np.append(a,10)
array([ 0,  1,  2,  3,  4, 10])
a
array([0, 1, 2, 3, 4])

b=np.array([11,22,33])
b
array([11, 22, 33])
np.append(a,b)
array([ 0,  1,  2,  3,  4, 11, 22, 33])

a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
b=np.array([[7,8,9],[10,11,12]])
b
array([[ 7,  8,  9],
       [10, 11, 12]])
np.append(a,b)
array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12])

numpy的数组没有动态改变大小的功能，numpy.append()函数每次都会重新分配整个数组，并把原来的数组复制到新数组中。

数组拼接方法三

思路：numpy提供了numpy.concatenate((a1,a2,...), axis=0)函数。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3：

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

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]])

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]])

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

示例4：

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

作者：故乡月zyl
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/zyl1042635242/article/details/43162031
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[Python Cookbook] Numpy Array Joint Methods: Append, Extend & Concatenate

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原文地址：https://www.cnblogs.com/sherrydatascience/p/10204378.html