np.c_与np.r_

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了np.c_与np.r_相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding(utf-8)
import numpy as np
 
def test():
    ‘‘‘
    numpy函数np.c_和np.r_学习使用
    ‘‘‘
    data_list1=[4,6,12,6,0,3,7]
    data_list2=[1,5,2,65,6,7,3]
    data_list3=[1,5,2,65,6]
    print unp.r_  data_list1和data_list2合并
    print np.r_[data_list1,data_list2]
    print unp.r_  data_list1和data_list3合并
    print np.r_[data_list1,data_list3]
 
 
    print unp.c_ data_list1和data_list2合并
    print np.c_[data_list1,data_list2]
    print unp.c_ data_list1和data_list3合并
    print np.c_[data_list1,data_list3]
 
 
if __name__==__main__:

其中,data_list1:1行7列,data_list2:1行7列,data_list1:1行5列,

结果如下

np.r_  data_list1和data_list2合并
[ 4  6 12  6  0  3  7  1  5  2 65  6  7  3]
np.r_  data_list1和data_list3合并
[ 4  6 12  6  0  3  7  1  5  2 65  6]
np.c_ data_list1和data_list2合并
 [[ 4  1]
 [ 6  5]
 [12  2]
 [ 6 65]
 [ 0  6]
 [ 3  7]
 [ 7  3]]
np.c_ data_list1和data_list3合并
ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly
[Finished in 0.2s with exit code 1]

 

简单地总结一下用法就是:

np.r_是按行连接两个矩阵,就是把两矩阵上下相加,要求列数相等。

np.c_是按列连接两个矩阵,就是把两矩阵左右相加,要求行数相等。

 

以上是关于np.c_与np.r_的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

numpy 学习之 np.c_[] 和 np.r_[] 的用法

numpy 学习之 np.c_[] 和 np.r_[] 的用法

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