import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import numpy as np def test():
'''
numpy函数np.c_和np.r_学习使用
'''
data_list1=[4,6,12,6,0,3,7]
data_list2=[1,5,2,65,6,7,3]
data_list3=[1,5,2,65,6]
print u'np.r_ data_list1和data_list2合并'
print np.r_[data_list1,data_list2]
print u'np.r_ data_list1和data_list3合并'
print np.r_[data_list1,data_list3] print u'np.c_ data_list1和data_list2合并'
print np.c_[data_list1,data_list2]
print u'np.c_ data_list1和data_list3合并'
print np.c_[data_list1,data_list3] if __name__=='__main__':

其中,data_list1:1行7列,data_list2:1行7列,data_list1:1行5列,

结果如下

np.r_  data_list1和data_list2合并
[ 4 6 12 6 0 3 7 1 5 2 65 6 7 3]
np.r_ data_list1和data_list3合并
[ 4 6 12 6 0 3 7 1 5 2 65 6]
np.c_ data_list1和data_list2合并
[[ 4 1]
[ 6 5]
[12 2]
[ 6 65]
[ 0 6]
[ 3 7]
[ 7 3]]
np.c_ data_list1和data_list3合并
ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly
[Finished in 0.2s with exit code 1]

 

简单地总结一下用法就是:

np.r_是按行连接两个矩阵,就是把两矩阵上下相加,要求列数相等。

np.c_是按列连接两个矩阵,就是把两矩阵左右相加,要求行数相等。

np.r 要求行数相等,连接两个矩阵,矩阵连接(append),直接把b放到a的后面

np.c 要求列数相等,b的第一行连接到a的第一行后面,b的第二行连接到a的第二行后面,以此类推

np.c_与np.r_的更多相关文章

  1. numpy中np.c_和np.r_

    np.r_: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_: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mer ...

  2. Python使用np.c_和np.r_实现数组转换成矩阵

    # -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Jun 30 14:49:22 2018 @author: zhen"&quo ...

  3. Python Numpy模块函数np.c_和np.r_

    np.r_: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_: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 ...

  4. np.r_、np.c_、np.concatenate和np.append

    np.r_是按行连接两个矩阵,就是把两矩阵上下相加,要求列数相等,最终结果的行数为两个矩阵行数和. np.c_是按列连接两个矩阵,就是把两矩阵左右相加,要求行数相等,最终结果的列数等于两矩阵的列数和. ...

  5. 深度学习原理与框架-神经网络-线性回归与神经网络的效果对比 1.np.c_[将数据进行合并] 2.np.linspace(将数据拆成n等分) 3.np.meshgrid(将一维数据表示为二维的维度) 4.plt.contourf(画出等高线图,画算法边界)

    1. np.c[a, b]  将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数 ...

  6. scikit-learn工具学习 - random,mgrid,np.r_ ,np.c_, scatter, axis, pcolormesh, contour, decision_function

    yuanwen: http://blog.csdn.net/crossky_jing/article/details/49466127 scikit-learn 练习题 题目:Try classify ...

  7. 关于meshgrid和numpy.c_以及numpy.r_

    meshgrid的目的是生成两套行列数一致的矩阵,其中一个是行重复,一个是列复制:可以这么来理解,通过ravel()将矩阵数据拉平之后,就可以将这两套矩阵累加在一起,形成一个两行数据,要达到这个效果是 ...

  8. p,np,npc,np难问题,确定图灵机与非确定图灵机

    本文转自豆瓣_燃烧的影子 图灵机与可计算性 图灵(1912~1954)出生于英国伦敦,19岁进入剑桥皇家学院研究量子力学和数理逻辑.1935年,图灵写出了"论高斯误差函数"的论文, ...

  9. np.tile 和np.newaxis

    output   array([[ 0.24747071, -0.43886742],   [-0.03916734, -0.70580089],   [ 0.00462337, -0.5143158 ...

随机推荐

  1. linux安装samba服务器

    1- samba介绍 Samba 是在 Linux 和 UNIX 系统上实现 SMB 协议的一个免费软 件,由服务器及客户端程序构成,SMB(Server Messages Block,信息服务块)是 ...

  2. yarn 不要一起用 npm

    yarn 不要一起用 npm 如果一起用,看下lock 的版本一样不,不一样可能会出现问题

  3. 扩展BSGS求解离散对数问题

    扩展BSGS用于求解axΞb mod(n) 同余方程中gcd(a,n)≠1的情况 基本思路,将原方程转化为a与n互质的情况后再套用普通的BSGS求解即可 const int maxint=((1< ...

  4. UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xfe in position 45: illegal multibyte sequence

    常见的一种解码错误如题目所示,下面介绍该错误的解决方法 (1).首先在打开文本的时候,设置其编码格式,如:open(‘1.txt’, encoding=’gbk’): (2).若(1)不能解决,可能是 ...

  5. Win10安装5 —— 系统安装步骤

    本文内容皆为作者原创,如需转载,请注明出处:https://www.cnblogs.com/xuexianqi/p/12369698.html 1.打开U盘中的解压好的文件夹后,双击打开"s ...

  6. prach 839滤波系数

  7. pytorch深度学习书、论坛和比赛地址

    pytorch深度学习书.论坛和比赛地址 待办 https://zhuanlan.zhihu.com/p/85353963 http://zh.d2l.ai/ https://discuss.gluo ...

  8. Echart的使用legend遇到的问题小记

    Echart的图标真的很漂亮,使用也相对简单.但是官网的配置项的例子我不是很能快速的使用,得思考一会.哈哈,可能我比较笨吧. 在作柱状图的时候,我是通过Ajax动态获取的数据,但是图例legend就是 ...

  9. 使用ajax向后台发送数据

    第一种最原始的方式就是手动拼接json数组: var name="text"; $.ajax({ url:"". data:{'name':name} succ ...

  10. ubuntu 安装 lnmp 参考

    暂时参考 https://blog.csdn.net/weixin_36025897/article/details/81417458 https://www.jianshu.com/p/37cacd ...