转自:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.concatenate.html 1.nupmy.concatenate函数 //注意,合并的参数需要再用一对括号括起来. 以下两种创建array结果是不同的.. b2是一个列向量,而b是一个行向量. 以上是科学记数法,e不是2.78那个数. 参数axis设置为None,则将数据flatten之后合并. 如果是两个list的话,则会形成一个list. 以上说明,对于两个列向…

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. np中的矩阵合并np.c_[matrix]只能按照列拼接(横向扩展原来句子的维度) np中的矩阵合并np.r_[matrix]只能按照行拼接(纵向扩展原来样本的数量) np中的矩阵合并np.concatenate([],1为列拼接/0为行拼接) 1)np.concatenate和np.append…

横1. np.concatenate(list, axis=0) 将数据进行串接,这里主要是可以将列表进行x轴获得y轴的串接 参数说明:list表示需要串接的列表,axis=0,表示从上到下进行串接 2.np.hstack(list)  将列表进行横向排列 参数说明:list.append([1, 2]), list.append([3, 4])  np.hstack(list) , list等于[1, 2, 3, 4] 3. hasattr(optim, 'sgd') 判断optim.py中是…

你还在为Excel中concatenate函数的使用方法而苦恼吗,今天小编教你Excel中concatenate函数的使用方法,让你告别Excel中concatenate函数的使用方法的烦恼. 经验主要从四方面对Excel函数进行讲解,1.函数的含义,2.函数的语法格式,3.函数在日常办公中运用的实例介绍,4.函数使用的注意点. 更多Excel经验请关注Excel小新,如果帮到了你,请在上方给个投票谢谢支持.好人一生平安. 先顶后看年薪百万,如果帮到了你,帮忙给个好评,这对小编很重要,万分感谢.…

1.引言 最近在做多模态融合的图像问题,其中最需要解决的就是不同模态的图像用什么方法进行融合,最简单也最直观的方法就是采用合并数组的方法,将不同模态的图像合并为多通道进行处理.在一些论文中,比如<Deep Learning-Based Image Segmentation on Multimodal Medical Imaging>中,如图1.1所示,论文中发现简单的concat 成多通道进行处理反而会比经过一部分网络提取特征后再融合效果更好.不过不同的情况需要具体分析,在<Fusion…

numpy库数组拼接np.concatenate 原文:https://blog.csdn.net/zyl1042635242/article/details/43162031 思路:numpy提供了numpy.concatenate((a1,a2,...), axis=0)函数.能够一次完成多个数组的拼接.其中a1,a2,...是数组类型的参数 示例3: >>> a=np.array([1,2,3])>>> b=np.array([11,22,33])>>…

np.argsort函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) 功能: 将矩阵a按照axis排序,并返回排序后的下标 参数: a:输入矩阵, axis:需要排序的维度 返回值: 输出排序后的下标 import numpy as np x1 = np.array([3, 1, 2]) print(np.argsort(x1)) # [1 2 0] # axis=0 #沿…

np.diff函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 数组中a[n]-a[n-1] import numpy as np a=np.array([1, 6, 7, 8, 12]) diff_x1 = np.diff(a) print("diff_x1",diff_x1) # diff_x1 [5 1 1 4] # [6-1,7-6,8-7,12-8] 高维数组同样适用 二维数组 b=np.array([[1, 6, 7, 8, 12],[1, 6, 7, 8, 1…

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0) Join a sequence of arrays along an existing axis.(按轴axis连接array组成一个新的array) The arrays must have the same shape, except in the dimension corresponding to axis axis:default is 0 >>> a = np.array([[1, 2], [3…

语法:np.concatenate((a1, a2, ...), axis=0) 1.默认是 axis = 0,也就是说对0轴(行方向)的数组对象,进行其垂直方向(axis=1)的拼接(即数据整行整行地沿列方向向前推进合并) 2.传入的数组必须具有相同的形状,即满足在拼接方向axis轴上数组间的形状一致,比如:数组形状(3*4),当axis=0时,也就是推进拼接的方向是列方向,即需要保证有4列 示例: In [1]: a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) In [2]:…