擅长:python、mysql、java
<pre><code>In [65]: np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
Out[65]:
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
</code></pre>
<p>有一整套<code>concatenate</code>函数,可以帮助您以各种方式连接数组</p>
<p>带有默认轴的<code>stack</code>的行为非常类似于<code>np.array</code>:</p>
<pre><code>In [66]: np.stack([[1,2,3],[4,5,6]], axis=0)
Out[66]:
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
</code></pre>
<p><code>np.vstack</code>也会这样做</p>
<p>但要制作专栏:</p>
<pre><code>In [67]: np.stack([[1,2,3],[4,5,6]], axis=1)
Out[67]:
array([[1, 4],
[2, 5],
[3, 6]])
</code></pre>
<p><code>np.column_stack([[1,2,3],[4,5,6]])</code>也是这样</p>
<p>转置也是一个选项:<code>np.array([[1,2,3],[4,5,6]]).T</code></p>
<p>所有这些“*stack”函数最终都使用了<code>np.concatenate</code>,因此值得您花时间学习直接使用它。您可能需要向输入添加尺寸</p>
<p>[66]是否(在封面下):</p>
<pre><code>In [72]: np.concatenate((np.array([1,2,3])[:,None], np.array([4,5,6])[:,None]),axis=1)
Out[72]:
array([[1, 4],
[2, 5],
[3, 6]])
</code></pre>