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如何在Python中合并numpy数组？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
1、简单易用，与C/C++、Java、C# 等传统语言相比，Python对代码格式的要求没有那么严格；2、Python属于开源的，所有人都可以看到源代码，并且可以被移植在许多平台上使用；3、Python面向对象，能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程；4、Python是一种解释性语言，Python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序；5、Python功能强大，拥有的模块众多，基本能够实现所有的常见功能。
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：
看完上述内容，你们掌握如何在Python中合并numpy数组的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！
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