Python Set up arrays list_one = [7, 6, 5]list_two = [4, 3, 2] Concatenate arrays horizontally #horizontallymerged_list = list_one + list_twomerged_list [7, 6, 5, 4, 3, 2] Concatenate arrays vertically #vertically import numpy as np np.vstack((list_one,list_two)) array([[7...
2,3])array2=np.array([[4,5,6],[7,8,9]])try:result=np.concatenate((array1,array2))exceptValueErrorase:print(f'ValueError:{e}')# Output:# ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
np.concatenate((a,b,c),axis=0)# 默认情况下,axis=0可以不写 array([ 1, 2, 3, 11, 22, 33, 44, 55, 66]) #对于一维数组拼接,axis的值不影响最后的结果 a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b=np.array([[11,21,31],[7,8,9]]) np.concatenate((a,b),axis=0) array([[ 1, ...
55,66])>>>np.concatenate((a,b,c),axis=0)# 默认情况下,axis=0可以不写array([1,2,3,11,22,33,44,55,66])#对于一维数组拼接,axis的值不影响最后的结果>>>a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])>>>b=np.array([[11,21,31],[7,8,9]])>>>np.concatenate((a,b),axis=0)array...
Python Copy Output: 在这个例子中,我们沿着行(axis=0)连接两个2×3的数组,得到一个4×3的数组。 3.2 沿着列连接(axis=1) importnumpyasnp arr1=np.array([[1,2],[3,4]])arr2=np.array([[5,6],[7,8]])result=np.concatenate((arr1,arr2),axis=1)print("numpyarray.com - Concatenated 2D...
Python Copy 让我们通过一个简单的例子来说明这个函数的基本用法: importnumpyasnp# 创建两个简单的一维数组arr1=np.array([1,2,3])arr2=np.array([4,5,6])# 垂直拼接这两个数组result=np.concatenate((arr1,arr2))print("numpyarray.com - Vertically concatenated array:")print(result) ...
importnumpyasnp a=[1,2,3]b=[4,5,6]np.concatenate((a,b),axis=0) 输出为 array([1,2,3,4,5,6]) 因为上述a和b都是一维的,所以当指定axis=1时,程序就会报错。 AxisErrorTraceback(most recent call last)<ipython-input-28-4ae0f9a0b960>in<module>2a=np.array([1,2,3])3b=np.array([...
1 In [1]: a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 2 In [2]: b = np.array([[5, 6]]) 3 In [3]: np.concatenate((a, b), axis=0) 4 Out[3]: 5 array([[1, 2], 6 [3, 4], 7 [5, 6]]) --- 著作权归作者所有。 商业转载...
concatenate: 可以实现类似array的拼接,参数(a1,a2)必须要有相同的shape,如果是一维数组那么a1,a2 都要是一维数组,每个数组长度不限制。如果都是二维,那么对应维度的长度要相等 以下代码会报错:提示l1 是2维,l2是一维 l1=[['q1','q2','q3'],['e2','e3','d4']] ...
File "<ipython-input-11-05a280a2cb02>", line 1, in <module> e = np.concatenate((a, b), axis=1) ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly e = np.concatenate((a, b.T), axis=1) ...