NumPy中np.c_ 和 np.r_ 的区别小结
极客之心
2024-04-02 17:21
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这篇文章将为大家详细讲解有关NumPy中np.c_ 和 np.r_ 的区别小结,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
NumPy 中 np.c 与 np.r 的区别
NumPy 是 Python 中一个强大的数值计算库,它提供了各种方便的操作数组和矩阵的函数。np.c_
和 np.r_
是两个常用的函数,它们用于连接数组。
np.c_
np.c_
函数用于按列连接两个或更多个数组。它将输入数组逐行堆叠在一起,形成一个新数组。
语法:
np.c_(arr1, arr2, ..., arrm)
参数:
arr1, arr2, ..., arrm
:要连接的数组列表
返回:
一个包含输入数组按列连接的新数组
示例:
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
result = np.c_[arr1, arr2]
print(result)
输出:
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]
np.r_
np.r_
函数用于按行连接两个或更多个数组。它将输入数组逐列堆叠在一起,形成一个新数组。
语法:
np.r_(arr1, arr2, ..., arrm)
参数:
arr1, arr2, ..., arrm
:要连接的数组列表
返回:
一个包含输入数组按行连接的新数组
示例:
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
result = np.r_[arr1, arr2]
print(result)
输出:
[1 2 3 4 5 6]
总结
np.c_
按列连接数组,形成一个新数组,其中每一行包含来自不同输入数组的元素。np.r_
按行连接数组,形成一个新数组,其中每一列包含来自不同输入数组的元素。
以上就是NumPy中np.c_ 和 np.r_ 的区别小结的详细内容,更多请关注编程学习网其它相关文章!
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