python中矩阵合并、拼接、组合

合集 - Python(12)

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3.python中矩阵合并、拼接、组合2023-03-19

4.np.newaxis的用法2023-03-195.numpy数组初始化方法总结2023-03-196.python中两个不同shape的数组间运算规则2023-03-197.tensorflow中高维数组乘法运算2023-03-198.tensorflow中交叉熵损失函数详解2023-03-199.Python中文件读写操作2023-03-1910.Python三次样条插值与MATLAB三次样条插值简单案例2023-03-1911.三阶数字华容道最优解2023-03-1912.python绘图总结2023-03-19

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1 numpy数组

1.1 append()

import numpy as np
 
a=np.array([[1,3],[5,7]])
b=np.array([[2,4],[6,8]])

c=np.append(a,b)
d=np.append(a,b,axis=0)
e=np.append(a,b,axis=1)

print("c=\n",c)
print("d=\n",d)
print("e=\n",e)

运行结果 ：

变量空间：

将一个数添加到一个向量中，也可以使用 append()，如下：

a=np.array([1,2,3])
b=np.append(0,a) #b=[0 1 2 3]
c=np.append(a,4) #c=[1 2 3 4]

1.2 stack()、vstack()、hstack()

import numpy as np
 
a=np.array([[1,3],[5,7]])
b=np.array([[2,4],[6,8]])

c=np.stack((a,b))
d=np.vstack((a,b))
e=np.hstack((a,b))
f=np.dstack((a,b))

print("c=\n",c)
print("d=\n",d)
print("e=\n",e)
print("f=\n",f)

运行结果 ：

变量空间：

1.3 concatenate()

import numpy as np
 
a=np.array([[1,3],[5,7]])
b=np.array([[2,4],[6,8]])

c=np.concatenate((a,b))
d=np.concatenate((a,b),axis=0)
e=np.concatenate((a,b),axis=1)

print("c=\n",c)
print("d=\n",d)
print("e=\n",e)

运行结果：

变量空间：

2 list列表

2.1 a+b

a=[[1,3],[5,7]]
b=[[2,4],[6,8]]
c=a+b
print("c=\n",c)

运行结果：

变量空间：

2.2 a.append(b)

a=[[1,3],[5,7]]
b=[[2,4],[6,8]]
a.append(b)
print("a=\n",a)

运行结果：

变量空间：

a=[[1,3],[5,7]]
b=[2,4]
a.append(b)
print("a=\n",a)

运行结果：

变量空间：

2.3 a.extend(b)

a=[[1,3],[5,7]]
b=[[2,4],[6,8]]
a.extend(b)
print("a=\n",a)

运行结果：

变量空间：

a=[[1,3],[5,7]]
b=[2,4]
a.extend(b)
print("a=\n",a)

运行结果：

变量空间：

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