用法:

np.r_中的r是row(行)的缩写,是按行叠加两个矩阵的意思,也可以说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_中的c是column(列)的缩写,是按列叠加两个矩阵的意思,也可以说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()。
示例1:

numpy中的np.c_和np.r_用法详解

【注意】a和b虽然以行向量的形式显示,但是根据其打印的shape可知其默认是列向量!

使用reshape修改a,b的形状后再次调用np.c_和np.r_效果如下:

示例2:

numpy中的np.c_和np.r_用法详解

相关文章:

  • 2022-01-19
  • 2022-01-01
  • 2021-06-17
  • 2022-12-23
  • 2021-11-21
  • 2022-12-23
  • 2023-02-20
  • 2022-12-23
猜你喜欢
  • 2021-09-30
  • 2023-03-20
  • 2021-07-23
  • 2021-09-24
  • 2022-12-23
  • 2021-12-10
相关资源
相似解决方案