numpy矩陣拼接 np.column_stack np.row_stack np.hstack np.vstack
阿新 • • 發佈:2018-12-18
此處給一個最大側忠告:在numpy中進行拼接時候不要用一位陣列,因為在不同的命令中一維陣列有的時候是列,不好把控。因此創造陣列時候至少是個二維陣列,這樣可以看出, np.row_stack效果同np.vstack,都是增加行數。 np.column_stack和np.hstack相同,都是增加列數。
a=np.ones([1,4987]) a2=np.row_stack((a,a)) print('a2') print(a2.shape) a3=np.vstack((a,a)) print('a3') print(a3.shape) a4=np.column_stack((a,a)) print('a4') print(a4.shape) a5=np.hstack((a,a)) print('a5') print(a5.shape) a6=np.hstack((a[0,:],a[0,:])) print('a6') print(a6.shape) a7=np.vstack((a[0,:],a[0,:])) print('a7') print(a7.shape) a8=np.row_stack((a[0,:],a[0,:])) print('a8') print(a8.shape) a9=np.column_stack((a[0,:],a[0,:])) print('a9') print(a9.shape)
a2
(2, 4987)
a3
(2, 4987)
a4
(1, 9974)
a5
(1, 9974)
a6
(9974,)
a7
(2, 4987)
a8
(2, 4987)
a9
(4987, 2)