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这次分享下numpy中矩阵的合并与分割#xff0c;希望能帮助到大家。
在此附上视频链接
一、引入numpy第三方库
首先我们引入numpy这个第三方库,如果有同学没安装numpy可在命令行中pip install numpy进行安装(Mac用户 sudo pip3 install numpy)
import numpy as np
…
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这次分享下numpy中矩阵的合并与分割希望能帮助到大家。
在此附上视频链接
一、引入numpy第三方库
首先我们引入numpy这个第三方库,如果有同学没安装numpy可在命令行中pip install numpy进行安装(Mac用户 sudo pip3 install numpy)
import numpy as np
二、array的合并
1.垂直合并
A np.array([1, 1, 1])
B np.array([2, 2, 2])
print(np.vstack((A, B)))
2.水平合并
print(np.hstack((A, B)))
C np.array([1, 1, 1])[:, np.newaxis] # 纵向加一个维度将array转为3行1列的矩阵
D np.array([2, 2, 2])[:, np.newaxis]
E np.concatenate((C, D, D, C), axis1) # axis1为水平合并 axis0为垂直合并
print(E)
3.array的合并代码示例
import numpy as np
A np.array([1,1,1])
B np.array([2,2,2])
C np.array([1, 1, 1])[:, np.newaxis] # 纵向加一个维度将array转为3行1列的矩阵
D np.array([2, 2, 2])[:, np.newaxis]
print(打印A与B:)
print(A)
print(B)
print(\n垂直合并:)
print(np.vstack((A, B)))
print(\n水平合并:)
print(np.hstack((A, B)))
print(\n水平合并axis1 为水平合并 反之为垂直合并:)
E np.concatenate((C,D,D,C),axis1)
print(E)
运行效果如下numpy6.png
三、矩阵的分割
1.水平分割
A np.array(12).reshape((3, 4))
print(np.split(A, 2, axis1)) # 表示对A进行分割分为两块axis1为水平分割
print(np.hsplit(A, 2)) # 效果同上
print(np.array_split(A, 3, axis1)) # 不均等分割
2.垂直分割
print(np.split(A, 3, axis0)) # 表示对A进行分割分为3块axis0为垂直分割
print(np.vsplit(A, 3)) # 效果同上
print(np.array_split(A, 2, axis0)) # 不均等分割
3.矩阵分割代码示例
import numpy as np
A np.arange(12).reshape((3,4))
print(打印矩阵A:)
print(A)
print(\n水平分割为两块:)
print(np.split(A, 2, axis1)) # 表示对A进行分割分为两块axis1为水平分割
print(\n垂直分割为3块:)
print(np.vsplit(A, 3)) # 不均等分割
print(\n垂直不均等分割:)
print(np.array_split(A, 2, axis0))
运行效果如下numpy7.png
好啦以上就是这次对矩阵的合并与分割的一些方法。
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