numpy中np.c_和np.r_的用法解析
作者:青城下
本文主要介绍了numpy中np.c_和np.r_的用法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
np.r_是按列连接两个矩阵,就是把两矩阵上下相加,要求列数相等。
np.c_是按行连接两个矩阵,就是把两矩阵左右相加,要求行数相等。
具体见示例:
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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