numpy中np.c_和np.r_的用法解析
更新時間:2023年03月13日 15:38:49 作者:青城下
本文主要介紹了numpy中np.c_和np.r_的用法解析,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
np.r_是按列連接兩個矩陣,就是把兩矩陣上下相加,要求列數(shù)相等。
np.c_是按行連接兩個矩陣,就是把兩矩陣左右相加,要求行數(shù)相等。
具體見示例:
1.np.c_的用法
a = np.array([[1, 2, 3],[7,8,9]]) b=np.array([[4,5,6],[1,2,3]]) a Out[4]: array([[1, 2, 3], [7, 8, 9]]) b Out[5]: array([[4, 5, 6], [1, 2, 3]]) c=np.c_[a,b] c Out[7]: array([[1, 2, 3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 1, 2, 3]]) d= np.array([7,8,9]) e=np.array([1, 2, 3]) f=np.c_[d,e] f Out[12]: array([[7, 1], [8, 2], [9, 3]])
2.np.r_的用法
a = np.array([[1, 2, 3],[7,8,9]]) b=np.array([[4,5,6],[1,2,3]]) d= np.array([7,8,9]) e=np.array([1, 2, 3]) g=np.r_[a,b] g Out[14]: array([[1, 2, 3], [7, 8, 9], [4, 5, 6], [1, 2, 3]]) h=np.r_[d,e] h Out[16]: array([7, 8, 9, 1, 2, 3])
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