在python/numpy中缝合数组

在python/numpy中缝合数组,python,arrays,numpy,matplotlib,Python,Arrays,Numpy,Matplotlib,如果将数组定义为从.csv文件导入的生成文本,例如: x, y, z, a = np.genfromtxt('/Users/iMacHome/Downloads/array.csv', delimiter=',', unpack=True) 它的行元素数与另一个数组的行元素数相同,该数组也是从导入的.csv文件生成的文本,例如: b, c, d, e = np.genfromtxt('/Users/iMacHome/Downloads/anotherarray.csv', delimiter=

如果将数组定义为从.csv文件导入的生成文本,例如:

x, y, z, a = np.genfromtxt('/Users/iMacHome/Downloads/array.csv', delimiter=',', unpack=True)
它的行元素数与另一个数组的行元素数相同,该数组也是从导入的.csv文件生成的文本,例如:

b, c, d, e = np.genfromtxt('/Users/iMacHome/Downloads/anotherarray.csv', delimiter=',', unpack=True)
我是否能够将它们缝合为一个阵列,产生:

yetanotherarray = [x, y, z, a, b, c, d, e]
我不确定在python中执行此操作的确切方式。有人有任何指示吗?我需要numpy阵列的帮助吗?

使用:

使用:


或者np.vstack,np.dstack,np.r_,np.c_,np.concatenate取决于所需的形状。@ev br正准备用它更新:-好的vstack和dstack。每一行代表一个不同物理对象的属性,所以我想说hstack是我在特定示例中需要的,但感谢您提供了不同的方法来“堆叠”阵列,以供其他人使用。我会尽快接受答案。许多的thanks@atomh33ls根据我遇到的一些情况,对一维数组使用np.concatenate可能要快得多……或者根据所需的形状使用np.vstack、np.dstack、np.r_uuu、np.c_uuu、np.concatenate。@ev br正准备更新:-不管怎样,还是使用vstack和dstack。每一行代表不同物理对象的属性,因此,我想说hstack是我的具体示例所需要的,但感谢您提供了不同的方法来“堆叠”数组以供其他人使用。我会尽快接受答案。许多的thanks@atomh33ls根据我遇到的一些情况,对于一维数组,使用np.CONTAINATE可以快得多。。。
np.hstack((x, y, z, a, b, c, d, e))