numpy.concatenate 对单个参数有什么作用？答案

【问题标题】：What does numpy.concatenate do with a single argument?numpy.concatenate 对单个参数有什么作用？
【发布时间】：2020-09-03 11:29:06
【问题描述】：

我读过concatenate。但是，没有看到函数将单个列表作为输入。它必须有两个列表作为输入。

考虑我要执行的程序中的以下语句

row = np.concatenate(row, 1)

连接在这里做什么？它只占用一个名为 row 的列表。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

你可能见过它最常这样使用：

c = np.concatenate([a, b])

当然你也可以这样做：

ab = [a, b]
c = np.concatenate(ab)

在连接前后查看row，看看发生了什么。

【讨论】：

【解决方案2】：

np.concatenate 的第一个参数应该是一个对象序列（想想向量或矩阵）。第二个参数是执行连接的轴。有关完整的文档字符串，请参阅 help(np.concatenate)。

为了使您的命令有效，row 序列中的对象必须至少具有第 0 维和第 1 维。这通常是一个矩阵，但名称 row 暗示了一组具有维度 [0, d] 的行向量。

如果沿第一维连接形状为[0, d] 的n 向量，这将产生形状为[0, n*d] 的对象。这是一个很长的行向量。

【讨论】：