Python中numpy数组的合并有很多方法，如
- np.append()
- np.concatenate()
- np.stack()
- np.hstack()
- np.vstack()
- np.dstack()
其中最泛用的是第一个和第二个。第一个可读性好，比较灵活，但是占内存大。第二个则没有内存占用大的问题。
方法一——append
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
例：
方法二——concatenate
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
例：
以上这篇基于Python中numpy数组的合并实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
python,numpy数组合并
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。