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numpy拼接矩陣的實(shí)現(xiàn)

 更新時間：2022年08月11日 14:22:30   作者：頭戴面包圈  
本文主要介紹了numpy拼接矩陣的實(shí)現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

1、文檔

使用numpy的 concatenate 拼接矩陣，文檔里面這樣解釋：

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None, dtype=None, casting="same_kind")

(a1, a2, ...)：連接的數(shù)組必須有一樣的維度；

axis：拼接的方向；

out：預(yù)設(shè)輸出矩陣的大小

…………

2、舉例

首先給定兩個矩陣：

rotation = np.array([[1, 2, 3],
                     [4, 5, 6],
                     [7, 8, 9]])
 
trans = np.array([[7],
                  [8],
                  [0]])

①：在第一個矩陣后面加上第二個矩陣（加一列）：

z = np.concatenate((rotation, trans), axis=1)

輸出為：

[[1 2 3 7]
 [4 5 6 8]
 [7 8 9 0]]

②：以及在矩陣下面加一個全零行：

add_arr = np.array([[0, 0, 0, 0]])
array_by_add = np.concatenate((z, add_arr), axis=0)

輸出：

[[1 2 3 7]
 [4 5 6 8]
 [7 8 9 0]
 [0 0 0 0]]

③：把矩陣填充為對角矩陣：

第一個為3×3矩陣，第二個為2×3矩陣。

arr1 = np.array([[2, 3, 4],
                 [3, 4, 5],
                 [4, 5, 6]])
arr2 = np.array([[7, 8, 9],
                 [8, 9, 10]])
 
arr_zeros1 = np.zeros((arr2.shape[1], arr1.shape[0]))
print(arr_zeros1)
arr_zeros2 = np.zeros((arr2.shape[0], arr1.shape[1]))
print(arr_zeros2)
total_arr1 = np.concatenate((arr1, arr_zeros1), axis=1)
total_arr2 = np.concatenate((arr_zeros2, arr2,), axis=1)
total_arr = np.concatenate((total_arr1, total_arr2), axis=0)
print(total_arr)

拼接之后結(jié)果如下：

[5 6]
[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]
[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]
[[ 2.  3.  4.  0.  0.  0.]
 [ 3.  4.  5.  0.  0.  0.]
 [ 4.  5.  6.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  7.  8.  9.]
 [ 0.  0.  0.  8.  9. 10.]]

官方文檔地址：numpy官網(wǎng)地址

到此這篇關(guān)于numpy拼接矩陣的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)numpy 拼接矩陣內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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