擅长:python、mysql、java
<pre><code>Docstring:
concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None)
a1, a2, ... : sequence of array_like
The arrays must have the same shape, except in the dimension
corresponding to `axis` (the first, by default).
</code></pre>
<p>这是一个函数,不是一个方法。它用<code>np.concatenate</code>调用。在</p>
<p>第一个参数是数组(或类似数组)的元组(或更一般的序列)。如果用<code>np.concatenate(a1, a2)</code>调用,<code>a2</code>将被解释为<code>axis</code>参数,它必须是一个简单的数字!在</p>
<p>不要使用<code>np.concatenate</code>(或<code>np.append</code>),就好像它是列表<code>append</code>的克隆一样。<code>alist.append(r)</code>是一个方法调用,并就地操作。<code>numpy</code>函数是<code>functions</code>,并且不在适当的位置执行。它们返回一个新数组。当在循环中重复使用时,效率要低得多。在</p>
<p>从你的描述来看,这听起来像是一个简单的列表理解问题:</p>
^{pr2}$
<p>或写为for循环:</p>
<pre><code>In [20]: newlist = []
...: for i in alist:
...: if len(i)==0:
...: i = [0]
...: newlist.append(i)
</code></pre>
<p>此列表可以转换为一个数组,其中包含一个(正确的)<code>np.concatenate</code>调用:</p>
^{4}$