本文主要介绍一个简单的numpy数组拼接的例子，涉及numpy数组的介绍，numpy数组的属性等。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下。
NumPy array是一个名为ndarray的多维数组对象。它由两部分组成：
实际数据
描述这些数据的元数据
大多数操作只关注元数据，而不改变底层的实际数据。
关于NumPy数组，有几件事您必须知道：
NumPy数组的下标从0开始。
同一NumPy数组中的所有元素必须是同一类型。
NumPy数组属性
在详细介绍NumPy数组之前。首先，详细介绍NumPy数组的基本性质。NumPy数组的维数叫做秩，一维数组的秩是1，二维数组的秩是2，以此类推。在NumPy中，每个线性数组称为一个轴，秩实际上就是轴的个数。例如，一个二维数组相当于两个一维数组，其中第一个一维数组中的每个元素都是一维数组。所以一维数组是NumPy中的轴，第一个轴相当于底层数组，第二个轴是底层数组中的数组。而轴数是——秩，是数组的维数。
NumPy数组中ndarray对象的更重要的属性是：
1.ndarray.ndim:数组的维数(即数组轴的个数)，等于秩。最常见的是二维数组(矩阵)。
2.ndarray.shape:数组的维度。是一个整数元组，表示每个维度中数组的大小。例如，在二维数组中，它表示数组的“行数”和“列数”。Ndarray.shape返回一个长度为维数的元组，即ndim属性。
3.ndarray.size:数组元素的总数，等于shape属性中元组元素的乘积。
4.ndarray.dtype:表示数组中元素类型的对象。您可以使用标准Python类型创建或指定dtype。或者，您可以使用前一篇文章中介绍的NumPy提供的数据类型。
5.ndarray.itemsize:数组中每个元素的字节大小。例如，元素类型为float64的数组itemsiz的属性值为8(float64占用64位，每个字节为8，因此64/8占用8个字节)，另一个示例是元素类型为complex32的数组项，属性值为4(32/8)。
6.ndarray.data:包含实际数组元素的缓冲区。因为元素通常是通过数组的索引获得的，所以通常不需要使用该属性。
数组拼接方法一
思路：先把数组变成列表，然后用列表的拼接函数append()和extend()拼接，最后把列表变成数组。
示例1:
将numpy作为np导入
a=np.array([1，2，5])
b=np.array([10，12，15])
a_list=list(a)
b_list=list(b)
a _列表.扩展(b _列表)
a _列表
[1, 2, 5, 10, 12, 15]
a=np.array(a_list)
a
数组([ 1，2，5，10，12，15])
这种方法只适合简单的一维数组拼接。因为转换过程比较耗时，所以一般不建议拼接大量数据。
数组拼接方法二
Idea: numpy提供了numpy.append (arr，values，axis=none)函数。对于参数说明，要么是数组，要么是数值；可以用append直接拼接两个数组，而不是三个或更多数组。append函数总是返回一维数组。
示例2:
a=np.arange(5)
a
数组([0，1，2，3，4])
附加(a，10)
数组([ 0，1，2，3，4，10])
a
数组([0，1，2，3，4])
b=np.array([11，22，33])
b
数组([11，22，33])
附加(a，b)
数组([ 0，1，2，3，4，11，22，33])
a
数组([[1，2，3]，
[4, 5, 6]])
b=np.array([[7，8，9]，[10，11，12]])
b
数组([[ 7，8，9]，
[10, 11, 12]])
附加(a，b)
数组([ 1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12])
Numpy的数组没有动态改变大小的功能。numpy.append()函数每次重新分配整个数组，并将原始数组复制到新数组中。
数组拼接方法三
想法：numpy提供了numpy.concatenate ((a1，a2，)，axis=0)函数。它可以一次拼接多个阵列。其中a1，a2，是数组类型的参数。
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的值不影响最终结果。
a=np.array([[1，2，3]，[4，5，6]])
b=np.array([[11，21，31]，[7，8，9]])
np.concatenate((a，b)，axis=0)
数组([[ 1，2，3]，
[ 4, 5, 6],
[11, 21, 31],
[ 7, 8, 9]])
NP。concatenate ((a，b)，axis=1) # axis=1表示对应行的数组被拼接。
数组([[ 1，2，3，11，21，31]，
[ 4, 5, 6, 7, 8, 9]])
比较numpy.append()和numpy.concatenate()函数的运行时间。
示例4:
从时间导入时钟为现在
a=np.arange(9999)
b=np.arange(9999)
时间1=现在()
c=np.append(a，b)
时间2=现在()
打印时间2-时间1
28.2316728446
a=np.arange(9999)
b=np.arange(9999)
时间1=现在()
c=np.concatenate((a，b)，axis=0)
时间2=现在()
打印时间2-时间1
20.3934997107
可见concatenate()效率更高，适合大规模数据拼接。
总结
这就是本文中numpy数组拼接的简单示例。希望对你有帮助。感兴趣的朋友可以继续参考这个网站：
浅谈numpy数组的几种排序方式
Python编程给numpy矩阵添加一列方法示例
Python numpy生成矩阵、串联矩阵代码分享
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