NumPy数组拼接的三种方法及性能对比

Elena

发布时间：2026-10-13| 1人浏览过

原创

本文详细介绍NumPy中数组拼接的三种常见方法：列表转换法、append函数及concatenate函数。重点对比了append与concatenate在大规模数据拼接时的运行效率，指出concatenate因避免重复内存分配而具有更高性能，适合处理大量数据。

数组拼接的三种常用方法

数组拼接方法一

核心思路是先将NumPy数组转换为Python列表，随后利用列表内置的append()或extend()方法进行拼接，最后再将合并后的列表重新转换回NumPy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])

此方法仅适用于结构简单的一维数组拼接。由于涉及多次类型转换，耗时较长，因此在处理大规模数据时通常不推荐使用。

数组拼接方法二

思路：NumPy提供了numpy.append(arr, values, axis=None)函数。使用该函数时需注意参数限制：要么是一个数组加一个数值，要么是两个数组，不支持三个及以上数组直接通过append进行拼接。

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])

需要注意的是，NumPy数组本身不支持动态改变大小。调用numpy.append()函数时，系统会重新分配整个新数组，并将原数组数据复制到新内存中，这会导致性能开销。

数组拼接方法三

思路：NumPy提供了numpy.concatenate((a1,a2,...), axis=0)函数。该函数支持一次性完成多个数组的拼接操作，其中a1, a2, ...均为数组类型的参数。

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]])

append与concatenate性能对比

为了直观展示差异，下面对numpy.append()和numpy.concatenate()两个函数的运行时间进行对比测试。

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

测试结果表明，concatenate()函数的执行效率更高，更适合用于大规模数据的拼接场景。

更多拼接示例与注意事项

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)

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