python学习——numpy中np.c_和np.r_

np.r_是按列连接两个矩阵,就是把两矩阵上下相加,要求列数相等,类似于pandas中的concat()。

np.c_是按行连接两个矩阵,就是把两矩阵左右相加,要求行数相等,类似于pandas中的merge()。

np.c_的例子

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

np.r_的例子:

>>> a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
    >>> np.r_['-1', a, a] # concatenate along last axis
    array([[0, 1, 2, 0, 1, 2],
           [3, 4, 5, 3, 4, 5]])
>>> np.r_['0,2', [1,2,3], [4,5,6]] # concatenate along first axis, dim>=2
    array([[1, 2, 3],
           [4, 5, 6]])

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