mars.tensor.concatenate#

mars.tensor.concatenate(tensors, axis=0)[来源]#

沿着现有轴连接一系列数组。

Parameters

a1 (序列 of 类似数组的对象) – 张量必须具有相同的形状，除了与轴（默认情况下为第一个）对应的维度。
a2 (序列 of 类似数组) – 张量必须具有相同的形状，除了在与轴（默认情况下为第一个）对应的维度。
... (序列 of 类数组) – 张量必须具有相同的形状，除了在与轴（默认情况下是第一个）对应的维度。
axis (int, 可选) – 张量将被连接的轴。默认值为 0。

Returns

res – 拼接后的张量。

Return type

张量

另请参阅

array_split: 将张量分割为多个大小相等或近似相等的子数组。
split: 将张量分割成一个多个大小相等的子张量列表。
hsplit: 将张量水平（按列）拆分为多个子张量
vsplit: 将张量纵向（按行）拆分为多个子张量
dsplit: 沿着第3个轴（深度）将张量分割成多个子张量。
stack: 沿着新轴堆叠一系列张量。
hstack: 按顺序水平（按列）堆叠张量
vstack: 按顺序垂直堆叠张量（按行）
dstack: 沿着第三维度按顺序堆叠张量

示例

>>> import mars.tensor as mt

>>> a = mt.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> b = mt.array([[5, 6]])
>>> mt.concatenate((a, b), axis=0).execute()
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
>>> mt.concatenate((a, b.T), axis=1).execute()
array([[1, 2, 5],
       [3, 4, 6]])