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 u‘np.r_ data_list1和data_list2合并‘ print np.r_[data_list1,data_list2] print u‘np.r_ data_list1和data_list3合并‘ print np.r_[data_list1,data_list3] print u‘np.c_ data_list1和data_list2合并‘ print np.c_[data_list1,data_list2] print u‘np.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
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