numpy中np.column_stack()和np.row_stack()怎么用

numpy中np.column_stack()和np.row_stack()怎么用

这篇文章主要介绍numpy中np.column_stack()和np.row_stack()怎么用，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

在numpy库中，对于矩阵的合并操作用两种方法：

行合并：np.row_stack()

列合并：np.column_stack()

具体操作见下面的程序：
 

>>> import numpy as np    >>> a=np.arange(16).reshape(4,-1)    >>> a    array([[ 0, 1, 2, 3],    [ 4, 5, 6, 7],    [ 8, 9, 10, 11],    [12, 13, 14, 15]])    >>> b=np.arange(16,32).reshape(4,-1)    >>> b    array([[16, 17, 18, 19],    [20, 21, 22, 23],    [24, 25, 26, 27],    [28, 29, 30, 31]])    >>> test=np.row_stack((a,b))#行合并    >>> test    array([[ 0, 1, 2, 3],    [ 4, 5, 6, 7],    [ 8, 9, 10, 11],    [12, 13, 14, 15],    [16, 17, 18, 19],    [20, 21, 22, 23],    [24, 25, 26, 27],    [28, 29, 30, 31]])    >>> test=np.column_stack((a,b))#列合并    >>> test    array([[ 0, 1, 2, 3, 16, 17, 18, 19],    [ 4, 5, 6, 7, 20, 21, 22, 23],    [ 8, 9, 10, 11, 24, 25, 26, 27],    [12, 13, 14, 15, 28, 29, 30, 31]])    >>>

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