Numpy非常重要有用的数组合并操作

背景：在给机器学习准备数据的过程中，经常需要进行不同来源的数据合并的操作。

两类场景：

  1. 给已有的数据添加多行，比如增添一些样本数据进去；
  2. 给已有的数据添加多列，比如增添一些特征进去；

以下操作均可以实现数组合并：

  • np.concatenate(array_list, axis=0/1）：沿着指定axis进行数组的合并，默认0（行方向）
  • np.vstack或者np.row_stack(array_list)：垂直vertically、按行row wise进行数据合并
  • np.hstack或者np.column_stack(array_list)：水平horizontally、按列column wise进行数据合并

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2. 怎样给数据添加新的多列

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