在python的numpy库数据处理中合并的方法有很多，但是想要合并的效率高，且适合大规模数据拼接，能够一次完成多个数组的拼接的只有numpy.concatenate()函数，在合并数组上会比append()更方便，且更有效率。本文介绍python中numpy.concatenate()函数使用方法。
1、numpy.concatenate函数
主要作用：沿现有的某个轴对一系列数组进行拼接。
2、使用语法
numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None)
3、使用参数
将具有相同结构的array序列结合成一个array
a1,a2,...是数组类型的参数，传入的数组必须具有相同的形状。
axis 指定拼接的方向，默认axis = 0（逐行拼接）（纵向的拼接沿着axis= 1方向）。
axis=0，拼接方向为横轴，需要纵轴结构相同，拼接方向可以理解为拼接完成后数量发生变化的方向。
注：一般axis = 0，就是对该轴向的数组进行操作，操作方向是另外一个轴，即axis=1。
4、使用实例
import numpy as np
x = [[1, 2],
[3, 4]]
x1 = np.concatenate([x, x], axis=0)
print("x1 axis=0")
print(x1)
x2 = np.concatenate([x, x], axis=1)
print("x2 axis=1")
print(x2)输出
x1 axis=0 [[1 2] [3 4] [1 2] [3 4]] x2 axis=1 [[1 2 1 2] [3 4 3 4]]
以上就是python中numpy.concatenate()函数使用方法介绍，需要注意参数一般axis = 0，就是对该轴向的数组进行操作，操作方向是另外一个轴，即axis=1。
