若干个数组可以沿不同的轴合合并到一起,vstack,hstack的简单用法,
> a = np.floor(10*np.random.random((2,2))) > a array([[ 8., 8.], [ 0., 0.]]) > b = np.floor(10*np.random.random((2,2))) > b array([[ 1., 8.], [ 0., 4.]]) > np.vstack((a,b)) array([[ 8., 8.], [ 0., 0.], [ 1., 8.], [ 0., 4.]]) > np.hstack((a,b)) array([[ 8., 8., 1., 8.], [ 0., 0., 0., 4.]])
column_stack函数功能是将一个1D数组转化成一个2D数组,相当于将1D数组垂直排列。
> from numpy import newaxis > np.column_stack((a,b)) # With 2D arrays array([[ 8., 8., 1., 8.], [ 0., 0., 0., 4.]]) > a = np.array([4.,2.]) > b = np.array([2.,8.]) > a[:,newaxis] # This allows to have a 2D columns vector array([[ 4.], [ 2.]]) > np.column_stack((a[:,newaxis],b[:,newaxis])) array([[ 4., 2.], [ 2., 8.]]) > np.vstack((a[:,newaxis],b[:,newaxis])) # The behavior of vstack is different array([[ 4.], [ 2.], [ 2.], [ 8.]])
对于多维数组,hstack沿第二轴,vstack沿第一条轴。
总结
以上就是本文关于Python numpy实现数组合并实例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
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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2025年01月11日
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