“Numpy verschmelzen Arrays” Code-Antworten

Numpy verschmelzen Arrays

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> b = np.array([[5, 6]])
>>> np.concatenate((a, b), axis=0)
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
>>> np.concatenate((a, b.T), axis=1)
array([[1, 2, 5],
       [3, 4, 6]])
Joyous Jay

Schließen Sie sich zwei Numpy -Arrays an

numpy.concatenate([arr1, arr2]) # Joining arr1 and arr2
Average Alligator

wie man zwei Arrays in Python kombiniert

# concatenate 2 numpy arrays: row-wise
>np.concatenate((array2D_1, array2D_2))
 
array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [10, 11, 12],
       [13, 14, 15],
       [16, 17, 18]])
Cooperative Curlew

Verkettet 2 Array Numpy


a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([5, 6, 7, 8])
np.concatenate((a, b))
BlueMoon

Numpy -Verkettung Array

#// required library
import numpy as npy

#// define 3 (1D) numpy arrays
arr1 = npy.array([10, 20, 30])
arr2 = npy.array([40, 50, 60])
arr3 = npy.array([70, 80, 90])

arrCon = npy.concatenate([arr1, arr2, arr3])
print(arrCon)

#// concatenation can also happen with 2D arrays
arr1_2d = npy.array([
  [10, 20, 30],
  [40, 50, 60]
])
arr2_2d = npy.array([
  [11, 22, 33],
  [44, 55, 66]
])

arr_2dCon = npy.concatenate([arr1_2d, arr2_2d])
print(arr_2dCon)
ST111

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