Python中numpy数组合并的常用方法详解
发布时间：2026-10-13 |
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本文详细讲解Python中numpy数组的合并方法，重点对比np.append和np.concatenate两种常用方式。np.append可读性强但内存占用大，np.concatenate则更高效。通过具体示例展示两种函数的参数设置与使用场景，帮助开发者根据实际需求选择合适的数组合并策略。
在Python中，对numpy数组进行合并操作存在多种实现方式，例如
- np.append() - np.concatenate() - np.stack() - np.hstack() - np.vstack() - np.dstack()
其中应用最为广泛的是前两种方法。第一种方式具有较好的可读性且操作灵活，但其缺点在于会占用较大的内存空间；第二种方式则有效避免了内存过度占用的问题。
方法一：使用append函数
| 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 |
具体示例如下：
方法二：使用concatenate函数
| 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 |
具体示例如下：
以上就是Python中numpy数组合并方法的完整介绍，希望能为读者提供实用的参考。如果对大家的学习或工作有所帮助，欢迎继续支持本站。
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