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陣列拼接方法一
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])
該方法只適用於簡單的一維陣列拼接，由於轉換過程很耗時間，對於大量資料的拼接一般不建議使用。
陣列拼接方法二
示例2：
陣列拼接方法三
思路：numpy提供了numpy.concatenate((a1,a2,...), axis=0)函式。能夠一次完成多個陣列的拼接。其中a1,a2,...是陣列型別的引數
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) # 預設情況下，axis=0可以不寫
array([ 1, 2, 3, 11, 22, 33, 44, 55, 66]) #對於一維陣列拼接，axis的值不影響最後的結果
>>> 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表示對應行的陣列進行拼接
array([[ 1, 2, 3, 11, 21, 31],
[ 4, 5, 6, 7, 8, 9]])
示例4：
可知，concatenate()效率更高，適合大規模的資料拼接
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