numpy中np.c_和np.r_的用法解析
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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