Python中使用numpy进行数组拼接：append与concatenate详解
发布时间：2026-10-13| 7人浏览过
本文详细介绍Python中利用numpy库进行数组拼接的两种主要方式：np.append和np.concatenate。通过具体代码示例，解析一维及多维数组在指定axis维度下的拼接行为，重点说明concatenate在处理高维数据时如何通过axis参数控制元素添加方向，帮助开发者掌握高效的数据处理技巧。
Python数组拼接基础与库选择
在Python编程语言中，实现数组或矩阵的拼接操作主要依赖numpy库，此外pandas库也具备相应的处理能力。
在numpy库中，开发者可以使用append函数或concatenate函数来完成数组的合并工作。
首先，我们需要构建基础的测试数组。
# pandas有专门的连接方法
import numpy as np
# np.size(a, 0) 行数
# np.size(a, 1) 列数
a = np.array([[1, 2],[3, 4],[5, 6]])
b = np.array([[11, 22],[33, 44],[55, 66]])
print(np.size(a,0))
print(np.size(a,1))
print(a)
print(b)
接下来介绍np.append函数的具体用法。
使用np.append进行数组追加
c = np.append(a,b)
print(c)
d = np.append(a,100) #直接将所有元素重新排列成新的一维数组
print(d)
然后介绍np.concatenate函数的具体用法。
使用np.concatenate进行多维数组拼接
e = np.concatenate((a,b),axis=0) #简言之：行增加了；或者说在第一个中括号上添加元素
print(e)
f = np.concatenate((a,b),axis=1) #简言之：列增加了；或者说在第二个中括号上添加元素
print(f)
g = np.concatenate([a,b],axis=1) #简言之：列增加了；或者说在第二个中括号上添加元素
print(g)
高维数组的维度控制说明
需要注意的是，如果原始数组的维度为3维或更高，拼接操作将在对应的指定维度上进行。例如，对于3维数组，当设置axis=2时，表示在从外到内的第三个中括号层级（即[[[......]]]中的最内层）添加元素。
以上内容涵盖了Python数组拼接的核心知识点，希望能为读者的学习提供实用帮助，同时也欢迎读者继续支持本站获取更多技术资源。
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