python : Numpy: numpy.c_

本文深入解析了numpy库中的c_属性,它用于将多个数组沿第二轴进行拼接,特别适用于一维数组转换为列向量的情况。通过具体示例展示了如何使用numpy.c_来高效地操作数组,对于理解和掌握numpy库的高级用法非常有帮助。

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numpy.c_

numpy.c_ = <numpy.lib.index_tricks.CClass object at 0x25df410>

Translates slice objects to concatenation along the second axis.

This is short-hand for np.r_['-1,2,0', index expression], which is useful because of its common occurrence. In particular, arrays will be stacked along their last axis after being upgraded to at least 2-D with 1’s post-pended to the shape (column vectors made out of 1-D arrays).

For detailed documentation, see r_.

Examples

>>>

>>> np.c_[np.array([[1,2,3]]), 0, 0, np.array([[4,5,6]])]
array([[1, 2, 3, 0, 0, 4, 5, 6]])

 在numpy中,一个列表虽然是横着表示的,但它是列向量。

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