使用np.concatenate函数来合并这两个数组。 python merged_array = np.concatenate((array1, array2)) 指定合并的轴(axis)参数: 默认情况下,np.concatenate会沿第一个轴(axis=0)进行合并。如果你的数组是多维的,并且你希望沿其他轴进行合并,可以指定axis参数。 对于一维数组,通常不需要显式指定axis参数,因为它...
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) y = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) z = np.concatenate([x, y], axis=0) print(z) # [[ 1 2 3] # [ 4 5 6] # [ 7 8 9] # [10 11 12]] z = np.concatenate([x, y], axis=1) print(z) # [[ 1 2 3 ...
# 创建第一个数组array1=np.array([1,2,3])# 创建第二个数组array2=np.array([4,5,6]) 1. 2. 3. 4. 注释:np.array()是 NumPy 中的一个函数,用于创建数组。这里创建了两个一维数组array1和array2。 3. 使用适当的拼接函数 接下来,我们将使用np.concatenate()对两个数组进行拼接。以下是代码示例...
array2= np.array([[5, 6], [7, 8]])#连接两个数组#沿着第一个轴(行方向)np.concatenate((array1, array2), axis=0)#输出:#[[1, 2],#[3, 4],#[5, 6],#[7, 8]]#沿着第二个轴(列方向)np.concatenate((array1, array2), axis=-1)#输出:#[[1, 2, 5, 6],#[3, 4, 7, 8...
array([[1], [1], [1], [2], [2], [2], [2], [2], [2], [1], [1], [1]]) """ D = np.concatenate((A,B,B,A),axis=1) print(D) """ array([[1, 2, 2, 1], [1, 2, 2, 1], [1, 2, 2, 1]])
a=np.array([[1,2],[3,4]])b=np.array([[5,6],[7,8]])print(np.concatenate([a,b],axis=0))print(np.concatenate([a,b],axis=1)) 四 多维数组拆解 1 np.vsplit 横向拆解 # 拆解print('拆解')a=np.array([[1,11,2,22],[3,33,4,44],[5,55,6,66],[7,77,8,88]])print(np...
import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) print ('第一个数组:') print (a) print ('\n') b = np.array([[5,6],[7,8]]) print ('第二个数组:') print (b) print ('\n') # 两个数组的维度相同 print ('沿轴0 连接两个数组:') print (np.concatenate((a,b))) ...
而,numpy中可以使用append和concatenate函数: 1. 建立数组 # pandas有专门的连接方法 import numpy as np # np.size(a,0) 行数 # np.size(a,1) 列数 a = np.array([[1, 2],[3, 4],[5, 6]]) b = np.array([[11, 22],[33, 44],[55, 66]])print(np.size(a,0))print(np.size(...
new_list = my_list + [6, 7, 8] print(new_list) # 输出：[2, 3, 4, 5, 10, 6, 7, 8] new_array = np.concatenate((my_array, [6, 7, 8])) print(new_array) # 输出：[ 2, 3, 4, 5, 10, 6, 7, 8]通过以上介绍，我们可以看到，在Python中，数组是一种...
array2 = np.array([[5,6], [7,8]])# 沿行轴拼接result_axis0 = np.concatenate((array1, array2), axis=0)print("沿行轴拼接结果:\n", result_axis0)# 沿列轴拼接result_axis1 = np.concatenate((array1, array2), axis=1)print("沿列轴拼接结果:\n", result_axis1) ...