np.concatenate()函數(shù)數(shù)組序列參數(shù)的實(shí)現(xiàn)
引言
這里對(duì)我們之前------np.concatenate()函數(shù)做一個(gè)補(bǔ)充說(shuō)明。
我們知道對(duì)于 np.concatenate() 函數(shù),其第一個(gè)參數(shù)為需要被合并的數(shù)組對(duì)象集合,這里我們以兩個(gè)輸入數(shù)組 a1 和 a2 序列舉例,根據(jù)我們之前提到的,第一個(gè)參數(shù)的數(shù)組需要使用 () 或者 [] 符號(hào)括起來(lái),否則會(huì)報(bào)錯(cuò)。這里我們舉例進(jìn)行說(shuō)明。
示例1------無(wú) () 或者 [] 符號(hào)
import numpy as np x = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) y = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) z = np.concatenate(x, y) print(z) """ result: Traceback (most recent call last): ? File "D:/python/scientificCalculation/Interference/dug.py", line 14, in <module> ? ? z = np.concatenate(x, y) ? File "<__array_function__ internals>", line 5, in concatenate TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index """
可以看到,當(dāng)我們不使用 () 或者 [] 符號(hào)將需要被級(jí)聯(lián)(拼接)的數(shù)組括起來(lái)時(shí),會(huì)得到一個(gè)錯(cuò)誤提示,翻譯過(guò)來(lái)就是,類型錯(cuò)誤,僅整數(shù)標(biāo)量數(shù)組能夠被轉(zhuǎn)換為一個(gè)標(biāo)量索引。也就是說(shuō)輸入進(jìn) np.concatenate() 函數(shù)的第一個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)該是一個(gè)數(shù)組形式的。顯然上述輸入不符合。
示例2------使用 () 符號(hào)
import numpy as np x = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) y = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) z = np.concatenate((x, y)) print(z) """ result: [[[1 2] ? [3 4]] ?[[5 6] ? [7 8]] ?[[1 2] ? [3 4]] ?[[5 6] ? [7 8]]] """
可以看到,當(dāng)使用 () 符號(hào)時(shí),我們得到了結(jié)果。
示例3------使用 [] 符號(hào)
import numpy as np x = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) y = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) z = np.concatenate([x, y]) print(z) """ result: [[[1 2] ? [3 4]] ?[[5 6] ? [7 8]] ?[[1 2] ? [3 4]] ?[[5 6] ? [7 8]]] """
可以看到,當(dāng)使用 [] 符號(hào)時(shí),我們也得到了結(jié)果。
總結(jié)
輸入 np.concatenate() 函數(shù)的第一個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)該是一個(gè)數(shù)組形式的,所以必須用 () 或者 [] 符號(hào)括起來(lái)。
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