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一、concat函數(shù)介紹

在numpy中，concat函數(shù)可以用于沿特定軸連接兩個或多個數(shù)組。

np.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None)


參數(shù)axis指示了沿哪個軸連接數(shù)組。如果沒有指定，np.concatenate默認將沿著第一個維度（即axis=0）進行連接。

二、在第一個軸上連接數(shù)組
當輸入參數(shù)里所有數(shù)組的shape在第一個軸上的大小相同時，我們可以通過np.concatenate將它們在第一個軸上連接起來。
import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
arr3 = np.array([[9, 10], [11, 12]])

result = np.concatenate((arr1, arr2, arr3))
print(result)

輸出結果為：
[[ 1  2]
 [ 3  4]
 [ 5  6]
 [ 7  8]
 [ 9 10]
 [11 12]]


三、在其他軸上連接數(shù)組
當我們需要連接的數(shù)組shape不同的軸時，可以通過np.concatenate指定軸號，來沿其他軸對數(shù)組進行連接。
arr1 = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
arr2 = np.array([[[9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16]]])

# 沿第一個軸連接
result1 = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)

# 沿第三個軸連接
result2 = np.concatenate((arr1, arr2), axis=2)

print("沿第一個軸連接結果:\n", result1)
print("沿第三個軸連接結果:\n", result2)

輸出結果為：
沿第一個軸連接結果:
 [[[ 1  2]
  [ 3  4]]

 [[ 5  6]
  [ 7  8]]

 [[ 9 10]
  [11 12]]

 [[13 14]
  [15 16]]]

沿第三個軸連接結果:
 [[[ 1  2  9 10]
  [ 3  4 11 12]]

 [[ 5  6 13 14]
  [ 7  8 15 16]]]


四、使用out參數(shù)避免數(shù)組復制
在進行大量數(shù)組連接操作時，numpy會創(chuàng)建一個新的數(shù)組來存儲最終結果，這將導致不必要的內存復制。可以通過指定參數(shù)out來避免這種情況。
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])
z = np.array([7, 8, 9])

# 指定輸出數(shù)組
out = np.zeros(9)
np.concatenate([x, y, z], out=out)
print(out)

輸出結果為:
[1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]


五、使用stack函數(shù)進行堆疊操作
除了concatenate函數(shù)，numpy還提供了stack函數(shù)，不同之處在于，stack函數(shù)會將輸入的數(shù)組沿新的軸方向堆疊起來。
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr3 = np.array([7, 8, 9])

# 沿新軸（第一軸）方向堆疊數(shù)組
result = np.stack((arr1, arr2, arr3))
print(result)

輸出結果為：
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]


六、總結
Numpy的concatenate函數(shù)提供了沿特定軸連接兩個或多個數(shù)組的功能。通過指定參數(shù)axis可以選擇不同軸向進行連接。如果需要避免不必要的內存復制，可以使用參數(shù)out來指定輸出數(shù)組。stack函數(shù)則提供了將輸入的數(shù)組沿新的軸方向堆疊起來的功能。

Numpy Concat詳解