【python】合并多个矩阵数据的方法

原创已于 2022-03-30 17:13:47 修改 · 2.2k 阅读

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#矩阵 #python #matlab

于 2022-03-17 11:42:41 首次发布

博主分享了从MATLAB过渡到Python的心得，重点介绍了numpy库中reshape和concatenate两个函数的使用技巧。通过reshape实现矩阵的维度调整，-1作为参数能自动推算缺失的维度大小。同时，利用concatenate函数实现矩阵的按列合并，为数据处理带来便利。

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习惯了matlab的矩阵直接整体循环读入，刚开始用python十分不习惯。
后来发现np.reshape是个好东西
根据我自身的代码需求，读取多个三维矩阵数据成为四维之后再reshape一下

XX = np.zeros((n_class, n_single_samples, n_channels, n_features))
X = np.reshape(XX, (-1, n_channels, n_features))

私以为-1表示“未知”，reshape会自己给你推算出来那一维的维度，很好用

np.concatenate
在a矩阵后并上b，axis = 1表示按列合并

c = np.concatenate((a, b), axis=1)

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