将四个np.array[]对象合并为一个array

您可以使用numpy中的concatenate函数将多个数组合并为一个数组。例如：

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
array3 = np.array([7, 8, 9])
array4 = np.array([10, 11, 12])

result = np.concatenate((array1, array2, array3, array4))

print(result)

输出结果：

array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12])

您还可以选择使用vstack或hstack函数，它们分别用于垂直堆叠和水平堆叠数组。

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def inpolygon(xq, yq, xv, yv): """ reimplement inpolygon in matlab :type xq: np.ndarray points :type yq: np.ndarray points :type xv: np.ndarray curve :type yv: np.ndarray curve """ from matplotlib.path import Path # 合并xv和yv为顶点数组 vertices = np.vstack((xv, yv)).T # 定义Path对象 path = Path(vertices) #print(vertices) # 把xq和yq合并为test_points if type(xq) is np.ndarray: test_points = np.hstack([xq.reshape(xq.size, -1), yq.reshape(yq.size, -1)]) else: test_points = np.array([[xq, yq]]) #print(test_points) # 得到一个test_points是否严格在path内的mask，是bool值数组 _in = path.contains_points(test_points) return _in

这段代码实现了一个函数，用于判断点是否在给定的多边形内。该函数接受四个参数：xq和yq是待判断的点的坐标，xv和yv是多边形的顶点坐标。

该函数的主要实现过程如下：

1.将xv和yv合并为顶点数组vertices。

2.使用matplotlib.path.Path创建一个Path对象，该对象表示由顶点数组vertices表示的多边形。

3.将xq和yq合并为一个测试点数组test_points。

4.使用Path对象的contains_points方法，判断测试点数组test_points是否在多边形内。

5.返回一个bool值数组_in，其中_in[i]表示测试点数组test_points[i]是否在多边形内。

negEdges = np.array(self.zeroEdges)[:,0:3]#连边列表不含第四列转为数组形式 if self.directed == False: # For undirected swapped = np.array(self.zeroEdges)[:,0:3] swapped[:,1] = negEdges[:,2] swapped[:,2] = negEdges[:,1] negEdges = np.append(negEdges,swapped,axis=0) self.inputNeg = negEdges

这段代码是将图中未连接的节点对转化成位置坐标。具体来说，代码首先将未连接的节点对转化成一个二维数组 `negEdges`，其中每一行表示一对未连接的节点，包括这两个节点的编号和一个默认的权重为0。如果图是无向图，那么会将 `negEdges` 复制一份并进行修改，将每对节点的起始节点和结束节点互换，然后将这份复制的数组和原数组进行合并，得到一个包含所有未连接节点之间位置坐标的数组。最后，将这个数组赋值给 `self.inputNeg`，作为神经网络的输入。这样做是为了让神经网络学习如何区分已连接的节点对和未连接的节点对。