Самый простой способ:
filenames = ["file1.npy", "file2.npy", "file3.npy"]
combined_data = np.array([np.load(fname) for fname in filenames])
Это требует, чтобы массивы, хранящиеся в каждом из файлов, имели одинаковую форму; в противном случае вы получите массив объектов, а не многомерный массив.
Если это большой объем данных, и вы знаете их форму, скажем, (n1, n2)
, более эффективно (по скорости и памяти) предварительно выделить данные:
combined_data = np.zeros((len(filenames), n1, n2))
for i, fn in enumerate(filenames):
combined_data[i, :, :] = np.load(fn)
Также обратите внимание, что ваш код для генерации данных можно сделать больше Pythoni c:
for k, patient in enumerate(patients, start=1):
idata = np.concatenate((interictalData, tmpData[0:22, start*256:end]), axis=1)
np.save(f'interictalData_matrix{k}_{patient}_{l}.npy', idata)