温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

numpy中np.column_stack()和np.row_stack()怎么用

发布时间:2021-12-15 15:29:57 来源:亿速云 阅读:328 作者:小新 栏目:大数据

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)

>>> a

array([[ 0, 1, 2, 3],

[ 4, 5, 6, 7],

[ 8, 9, 10, 11],

[12, 13, 14, 15]])

>>> b=np.arange(16,32).reshape(4,-1)

>>> b

array([[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

>>> test

array([[ 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

>>> test

array([[ 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]])

>>>

以上是“numpy中np.column_stack()和np.row_stack()怎么用”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI