南强小屋 Design By 杰米
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。
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
PS：更多示例
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
a.shape
Out[3]: (2, 2)
b = np.array([[5, 6]])
b.shape
Out[5]: (1, 2)
np.concatenate((a, b))
Out[6]:
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
c= np.concatenate((a, b))
c.shape
Out[8]: (3, 2)
d = np.concatenate((a, b), axis=0)
d.shape
Out[10]: (3, 2)
e = np.concatenate((a, b), axis=1)
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-11-05a280a2cb02>", line 1, in <module>
e = np.concatenate((a, b), axis=1)
ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly
e = np.concatenate((a, b.T), axis=1)
e.shape
Out[13]: (2, 3)
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
a.shape
Out[3]: (2, 2)
b = np.array([[5, 6]])
b.shape
Out[5]: (1, 2)
np.concatenate((a, b))
Out[6]:
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
c= np.concatenate((a, b))
c.shape
Out[8]: (3, 2)
d = np.concatenate((a, b), axis=0)
d.shape
Out[10]: (3, 2)
e = np.concatenate((a, b), axis=1)
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-11-05a280a2cb02>", line 1, in <module>
e = np.concatenate((a, b), axis=1)
ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly
e = np.concatenate((a, b.T), axis=1)
e.shape
Out[13]: (2, 3)
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？