numpy中的np c 和np r 詳解

【時間】2018.12.03

【題目】numpy中的np.c_和np.r_詳解

一維陣列在numpy裡面以列向量儲存。。。。。。。。。。。。np.r_中的r是row（行）的縮寫，是按行疊加兩個矩陣的意思，也可以說是按列連線兩個矩陣，就是把兩矩陣上下相加，要求列數相等，類似於pandas中的concat()。

np.c_中的c是column（列）的縮寫，是按列疊加兩個矩陣的意思，也可以說是按行連線兩個矩陣，就是把兩矩陣左右相加，要求行數相等，類似於pandas中的merge()。

【**】

import numpy 

as np
a = np.array([
1, 2, 
3]).reshape(
1,3)
b = np.array([
4, 5, 
6]).reshape(
1,3)
print(a.shape,b.shape)
print(
"a=",a,
"b=",b)
c = np.c_[a,b]
print(
"np.c_[a,b]:\n",c)
print(c.shape)
d=np.r_[a,b]
print(
"np.r_[a,b]:\n",d)
print(d.shape)

【注意】若不使用reshape(1,3)，則預設是列向量，雖然依舊以行向量的形式顯示，如下：

【**】

import numpy 

as np
a = np.array([
1, 2, 
3])b = np.array([
4, 5, 
6])print(a.shape,b.shape)
print(
"a=",a,
"b=",b)
c = np.c_[a,b]
print(
"np.c_[a,b]:\n",c)
print(c.shape)
d=np.r_[a,b]
print(
"np.r_[a,b]:\n",d)
print(d.shape)

【時間】2018.12.03

numpy中矩陣合併np c 和np r

np.r 是按列連線兩個矩陣，就是把兩矩陣上下相加，要求列數相等，類似於pandas中的concat np.c 是按行連線兩個矩陣，就是把兩矩陣左右相加，要求行數相等，類似於pandas中的merge import numpy as np a np.array 1,2,3 b np.array 4,...

np c 和np r 的常用用法

np.c 是按列增加拼接兩個矩陣 效果是每行看上去延長了 就是把兩矩陣左右相加，要求行數相等。np.r 是按行增加拼接兩個矩陣 效果是每列看上去延長了 就是把兩矩陣上下相加，要求列數相等。參見文件例子 執行環境jupyternotebook 1.np.c 的用法 np.c np.array 1 2,...

Python基礎之Numpy的基本用法詳解

a np.array 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11 一維陣列 b np.array 1,2 3,4 二維陣列 numpy.arange start,stop,step,dtype start預設0，step預設1 c np.arange 0,10,1,dtype int np.ar...