numpy中np.column_stack()和np.row_stack()怎么用
发表于:2025-02-02 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年02月02日,这篇文章主要介绍numpy中np.column_stack()和np.row_stack()怎么用,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!在numpy库中,对于矩阵的合并
千家信息网最后更新 2025年02月02日numpy中np.column_stack()和np.row_stack()怎么用
这篇文章主要介绍numpy中np.column_stack()和np.row_stack()怎么用,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
在numpy库中,对于矩阵的合并操作用两种方法:
行合并:np.row_stack()
列合并:np.column_stack()
具体操作见下面的程序:
>>> import numpy as np>>> a=np.arange(16).reshape(4,-1)>>> aarray([[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11],[12, 13, 14, 15]])>>> b=np.arange(16,32).reshape(4,-1)>>> barray([[16, 17, 18, 19],[20, 21, 22, 23],[24, 25, 26, 27],[28, 29, 30, 31]])>>> test=np.row_stack((a,b))#行合并>>> testarray([[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11],[12, 13, 14, 15],[16, 17, 18, 19],[20, 21, 22, 23],[24, 25, 26, 27],[28, 29, 30, 31]])>>> test=np.column_stack((a,b))#列合并>>> testarray([[ 0, 1, 2, 3, 16, 17, 18, 19],[ 4, 5, 6, 7, 20, 21, 22, 23],[ 8, 9, 10, 11, 24, 25, 26, 27],[12, 13, 14, 15, 28, 29, 30, 31]])>>>
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