对于将两个一维数组合并为一个二维数组,我们可以使用列表推导式来遍历两个数组,并将它们的元素组合成子列表。 python array1 = [1, 2, 3] array2 = [4, 5, 6] # 使用列表推导式合并数组 result = [[a, b] for a in array1 for b in array2] print(result) # 输出:[[1, 4], [1, 5], ...
首先,我们创建两个数组array1和array2: array1=[1,2,3]array2=[4,5,6] 1. 2. 然后,我们使用zip函数将两个数组合并成一个二维数组: result=list(zip(array1,array2))print(result)# 输出:[(1, 4), (2, 5), (3, 6)] 1. 2. 方法二:使用列表推导式 除了使用zip函数,我们还可以使用列表推导...
1.由于合并后的数组长度是A1的长度加上A2的长度,所以可以获取最终数组的最后一个数字的位置; 2.同时从数组A1和A2的最后一个数字开始往前遍历; 3.如果A2的当前数字比A1大,说明A2数组的这个数字排在靠后的位置,所以最终数组的最后一个位置应该填上A2数组的数字,然后A2往前遍历下一个数字;否则,最终数组的最后一个...
"""# 定义两个二维数组arr1=[[1,2,3],[4,5,6]]arr2=[[7,8,9],[10,11,12]]# 创建一个新的空数组来存储合并后的结果merged_arr=[]# 循环遍历第一个数组的每一行forrowinarr1:# 创建一个临时数组来存储合并后的行merged_row=[]# 遍历当前行的每个元素,并添加到临时数组中forelementinrow:merg...
使用np.vstack()时,直接传入需要合并的一维数组即可。 以下是示例代码: import numpy as np # 两个一维数组 arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) # 使用np.vstack()合成二维数组 arr_2d = np.vstack((arr1, arr2)) print(arr_2d) 复制代码 输出结果为: [[1 2 3]...
在Python中,可以使用zip()函数将两个一维数组合并成一个二维数组。zip()函数接受任意数量的可迭代对象作为参数,并返回一个元组的迭代器,其中每个元组包含来自每个可迭代对象的元素。可以将zip()函数的结果转换为列表,以得到一个二维数组。以下是一个示例: array1 = [1, 2, 3] array2 = [4, 5, 6] two_...
三 多维数组合并 在数据分析统计,机器学习中的数据,都是以二维来存储的。行是数据样本(第一维度),列是特征(第二维度)。 1 列合并 # 将列column合并 feature_a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) feature_b = np.array([11, 22, 33, 44, 55, 66]) c_stack = np.column_stack([feature_a...
Python数组合并和数组分割(数组拆分) 数组的合并和拆分 ## 将数组按照固定长度进行拆分,返回一个二维数组deflist_split(source_list, n):return[source_list[i:i+n]foriinrange(0, len(source_list), n)]if'__main__'==__name__:print("数组拆分(数组分割)")...
使用Python将多个二维数组合并为一个数组可以使用列表的extend方法或者使用numpy库中的concatenate函数。 方法一:使用列表的extend方法 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 # 定义多个二维数组 array1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] array2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] a...