numpy 合并

Numpy非常有用的数组合并操作 Numpy非常有用的数组合并操作 np.concatenate(array_list,axis=0/1) : 沿着指定axis进行数组的合并 np.vstack或np.row_stack(array_list) :垂直合并(上下)、按行row wise进行合并 np.hstack或者np.column_stack(array_list):水平合并(左右)、按列column wise进行合并 import numpy as np 1.给数据增加多行(列相同行不相同) a=np.arange(6).resha 阅读详情
import numpy as np

# 合并

A = np.array([1,1,1])
B = np.array([2,2,2])
C = np.vstack((A,B))
# 上下合并
print(A.shape)
print(C)
print(C.shape)
print('******************************')
# 左右合并
D = np.hstack((A,B))
print(D)
print(D.shape)
print('******************************')
# 改变维度
print(A[:,np.newaxis])
print('******************************')

E = np.concatenate((A,B,B,A),axis=0)
print(E)

结果:
(3,)
[[1 1 1]
[2 2 2]]
(2, 3)


[1 1 1 2 2 2]
(6,)


[[1]
[1]
[1]]


[1 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1]

软件缺陷(定义+表现形式+优先级+信息+产生原因),看完这篇文章就懂了 软件缺陷软件缺陷的定义软件缺陷的表现形式软件缺陷产生的原因软件缺陷的根源软件缺陷的费用软件缺陷的信息 软件缺陷的定义 IEEE 1983 of IEEE Stardard 729中软件缺陷做了一个标准的定义: 从产品内部看,软件缺陷是软件产品开发或维护过程中所存在的错误、毛病等各种问题;从外部看,软件缺陷是系统所需要实现的某种功能的失效或违背。 因此软件缺陷就是软件产品中所存在的问题,最终表现为用户所需要的功能没有完全实现,没有满足用户的需求。 缺陷不是bug,缺陷包含bug,缺陷的范围更大。 软件缺陷 阅读详情

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jeffery0628
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