numpy中的連線函式

2021-09-25 18:55:47 字數 912 閱讀 3647

引數axis表示連線的維度,預設為0。若axis為0表示在第0維將矩陣進行連線,也就是在行上面進行連線。連線完的行數等於所有被連線矩陣的行數和

將矩陣按水平方向進行連線,也就是在列上邊進行連線。連線完的列數等於被連線矩陣的列數和,其功能與引數axis=1的concatenate()函式相同。

將矩陣按垂直方向進行連線,也就是在行上邊進行連線。連線完的行數等於被連線矩陣的行數和,其功能與引數axis=0的concatenate()函式相同。

綜上:	行連線 = 垂直連線

列連線 = 水平連線

下面舉幾個栗子:

例1 (行(垂直)連線)

使用預設引數的concatenate方法,進行行連線

使用vstack進行行連線

例2(列(水平)連線)

將axis設定為1,使用concatenate函式進行列連線

使用hstack函式進行列連線

Numpy中的函式

生成用函式 效果np.array x 將輸入資料轉化為乙個ndarray np.array x,dtype 將輸入資料轉化為乙個型別為type的ndarray np.asarray array 將輸入資料轉化為乙個新的 copy ndarray np.ones n 生成乙個n長度的一維全一ndarr...

Numpy中的transpose函式

transpose 的操作物件是矩陣。我們用乙個例子來說明這個函式 0 1 2 3 4 5 6 7 這是乙個shape為 2,2,2 的矩陣,現在對它進行transpose操作。首先我們對矩陣的維度進行編號,上述矩陣有三個維度,則編號分別為0,1,2,而transpose函式的引數輸入就是基於這個編...

numpy中的tile函式

在看機器學習實戰這本書時,遇到numpy.tile a,b 函式,愣是沒看懂怎麼回事,裝了numpy模組後,實驗了幾把,原來是這樣子 重複a,b次,這裡的b可以時int型別也可以是遠組型別。python view plain copy import numpy numpy.tile 0,0 5 在列...