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numpy中np.c_和np.r_的用法解析

numpynp.c_和np.r_ 2023-03-13 17:03:44 699人浏览 泡泡鱼

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

目录1.np.c_的用法2.np.r_的用法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

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])

到此这篇关于numpy中np.c_和np.r_的用法解析的文章就介绍到这了,更多相关numpy np.c_和np.r_内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

--结束END--

本文标题: numpy中np.c_和np.r_的用法解析

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