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np.concatenate()函數(shù)數(shù)組序列參數(shù)的實(shí)現(xiàn)

更新時間：2023年03月13日 10:54:44 作者：勤奮的大熊貓

本文主要介紹了np.concatenate()函數(shù)數(shù)組序列參數(shù)的實(shí)現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

引言

這里對我們之前------np.concatenate()函數(shù)做一個補(bǔ)充說明。

我們知道對于 np.concatenate() 函數(shù)，其第一個參數(shù)為需要被合并的數(shù)組對象集合，這里我們以兩個輸入數(shù)組 a1 和 a2 序列舉例，根據(jù)我們之前提到的，第一個參數(shù)的數(shù)組需要使用 () 或者 [] 符號括起來，否則會報(bào)錯。這里我們舉例進(jìn)行說明。

示例1------無 () 或者 [] 符號

import numpy as np

x = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
y = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

z = np.concatenate(x, y)

print(z)
"""
result:
Traceback (most recent call last):
? File "D:/python/scientificCalculation/Interference/dug.py", line 14, in <module>
? ? z = np.concatenate(x, y)
? File "<__array_function__ internals>", line 5, in concatenate
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index
"""

可以看到，當(dāng)我們不使用 () 或者 [] 符號將需要被級聯(lián)（拼接）的數(shù)組括起來時，會得到一個錯誤提示，翻譯過來就是，類型錯誤，僅整數(shù)標(biāo)量數(shù)組能夠被轉(zhuǎn)換為一個標(biāo)量索引。也就是說輸入進(jìn) np.concatenate() 函數(shù)的第一個數(shù)據(jù)應(yīng)該是一個數(shù)組形式的。顯然上述輸入不符合。

示例2------使用 () 符號

import numpy as np

x = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
y = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

z = np.concatenate((x, y))

print(z)
"""
result:
[[[1 2]
? [3 4]]

?[[5 6]
? [7 8]]

?[[1 2]
? [3 4]]

?[[5 6]
? [7 8]]]
"""

可以看到，當(dāng)使用 () 符號時，我們得到了結(jié)果。

示例3------使用 [] 符號

import numpy as np

x = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
y = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

z = np.concatenate([x, y])

print(z)
"""
result:
[[[1 2]
? [3 4]]

?[[5 6]
? [7 8]]

?[[1 2]
? [3 4]]

?[[5 6]
? [7 8]]]
"""

可以看到，當(dāng)使用 [] 符號時，我們也得到了結(jié)果。

總結(jié)

輸入 np.concatenate() 函數(shù)的第一個數(shù)據(jù)應(yīng)該是一個數(shù)組形式的，所以必須用 () 或者 [] 符號括起來。

到此這篇關(guān)于np.concatenate()函數(shù)數(shù)組序列參數(shù)的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)np.concatenate 數(shù)組序列參數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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