numpy 数组合并

bianjingshan

于 2019-10-08 11:26:10 发布

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分类专栏：机器学习 Python

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本文详细介绍了使用NumPy库中的np.append和np.concatenate函数来合并数组的方法。通过具体实例展示了如何沿不同轴进行行合并和列合并，适用于需要对多维数据进行整合的数据科学和机器学习任务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. np.append

a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])  # shape: 2,3
print(a)

b = np.array([[7,8,9]])  # shape: 1,3
print(b)

c = np.array([[11], [12]])  # shape: 2,1
print(c)

merged = np.append(a, b, axis=0)  # 按行合并 shape: 3,3
print(merged)

merged = np.append(a, c, axis=1)  # 按列合并 shape: 2,4
print(merged)

2. np.concatenate

a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])  # shape: 2,3
print(a)

b = np.array([[7,8,9]])  # shape: 1,3
print(b)

c = np.array([[11], [12]])  # shape: 2,1
print(c)

merged = np.concatenate((a, b), axis=0)  # 按行合并 shape: 3,3
print(merged)

merged = np.concatenate((a, c), axis=1)  # 按列合并 shape: 2,4
print(merged)