numpy中np.c_和np.r_怎么使用

今天小编给大家分享一下numpy中np.c_和np.r_怎么使用的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

1.np.c_的用法

a = np.array([[1, 2, 3],[7,8,9]]) b=np.array([[4,5,6],[1,2,3]]) aOut[4]: array([[1, 2, 3],       [7, 8, 9]]) bOut[5]: array([[4, 5, 6],       [1, 2, 3]]) c=np.c_[a,b] cOut[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] fOut[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] gOut[14]: array([[1, 2, 3],       [7, 8, 9],       [4, 5, 6],       [1, 2, 3]]) h=np.r_[d,e] hOut[16]: array([7, 8, 9, 1, 2, 3])

以上就是“numpy中np.c_和np.r_怎么使用”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注编程网行业资讯频道。