インポートSYSの リロード（SYS） （sys.setdefaultencoding ' UTF-8 ' ） インポートNP AS numpyのを DEF テスト（）： '' ' numpyの機能np.c_のnp.r_をして使用する学習 ' '' data_list1。= [4,6 、12,6,0,3,7 ] data_list2 = [1,5,2,65,6,7,3 ] data_list3 = [1,5,2,65,6 ] プリント U ' np.r_ data_list1とdata_list2合わせた' 印刷np.r_ [data_list1、data_list2】 プリント U ' np.r_ data_list1を合わせ、data_list3 ' 印刷np.r_ [data_list1は、data_list3】 印刷 U ' np.c_ data_list1和data_list2合并' 印刷np.c_ [data_list1、data_list2】 プリント U ' np.c_ data_list1和data_list3合并' 印刷np.c_ [data_list1、data_list3] 場合 __name__を == ' __main__ '：
前記、data_list1：1行7、data_list2：1行7、data_list1：1つのライン5、
結果は以下の通りであります
np.r_ data_list1和data_list2合并 [4 6 12 6 0 3 7 1 5 2 65 6 7 3] np.r_ data_list1和data_list3合并 [4 6 12 6 0 3 7 1 5 2 65 6] np.c_ data_list1和data_list2合并 [[4 1]〜 [6 5] [12 2] [6 65] [0-6] [3~7] [7~3] np.c_ data_list1和data_list3合并 とValueError：連結軸を除くすべての入力配列の次元正確に一致しなければならない [終了コード1を用いて0.2秒で終了]
簡単に使用状況を要約すると次のとおりです。
np.r_二つの行列は、列に接続され、さらに上下行列であり、必要な列の数に等しいです。
np.c_は、二つの列のマトリックスに接続されている約2の行列加算、必要な行の等しい数です。