一、合并多个numpy矩阵
1、首先创建两个多维矩阵
矩阵a的大小为(2,3,2)
矩阵b的大小为(3,2,3)
采用concatentate这个函数就可以合并两个多维矩阵
合并之后应为(5,3,2)
In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.ndarray((3, 2, 3)) In [3]: b = np.ndarray((2, 2, 3)) In [4]: print(a.shape, b.shape) (3, 2, 3) (2, 2, 3) In [5]: c = np.concatenate((a, b), axis = 0) In [6]: print(c.shape) (5, 2, 3) In [7]:
二、矩阵的追加
矩阵的追加是采用append这个函数,list也有这个函数,但是二者的使用方式略有不同。
1、创建一个ndarray
2、然后使用np.append()函数进行追加(注意是np.append, 不是a.append)
In [2]: import numpy as np In [3]: a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) In [4]: a = np.append(a, 10) In [5]: a Out[5]: array([ 1, 2, 3, 4, 5, 10]) In [6]: a = np.append(a, [1, 2, 3]) In [7]: a Out[7]: array([ 1, 2, 3, 4, 5, 10, 1, 2, 3])
三、列表的扩展(extend)
1、列表的扩展就是把两个列表合并
2、采用extend函数
In [9]: a = [1, 2, 3, 4] In [10]: b = [5, 6, 7, 8] In [11]: a Out[11]: [1, 2, 3, 4] In [12]: b Out[12]: [5, 6, 7, 8] In [13]: c = a.extend(b) In [14]: c In [15]: a Out[15]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
请注意extend这个函数的返回值是None,所以上面第13行c的输出为空,而a的值已经变了,所以它是直接在a后面扩展的,并没有任何返回值。
四、列表的追加
列表的追加直接用append就行
1、创建列表a
2、在a的后面追加数据
In [28]: a = [1, 2,3,4] In [29]: a.append(6) In [30]: a Out[30]: [1, 2, 3, 4, 6] In [31]:
以上这篇numpy实现合并多维矩阵、list的扩展方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
numpy,矩阵合并
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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