np.vstack和np.hstack的区别

np.vstack和np.hstack都是用来进行数组拼接的函数，区别在于：

- np.vstack是垂直拼接，即将两个或多个数组沿竖直方向堆叠在一起，形成一个新的数组。
- np.hstack是水平拼接，即将两个或多个数组沿水平方向拼接在一起，形成一个新的数组。

例如，假设有两个数组a和b：

a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])

使用np.vstack函数将a和b垂直拼接起来，得到：

c = np.vstack((a,b))
print(c)

输出结果为：

array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]])

使用np.hstack函数将a和b水平拼接起来，得到：

d = np.hstack((a,b))
print(d)

输出结果为：

array([[1, 2, 5, 6],
       [3, 4, 7, 8]])

可以看出，np.vstack将a和b垂直拼接形成了一个4行2列的数组，而np.hstack将a和b水平拼接形成了一个2行4列的数组。

相关问题

翻译代码 P = matrix(np.diag(np.append(b_real, d_real))) q = matrix(np.append(alpha, c_real)) G = matrix(np.vstack((J, -J, np.diag(-np.ones(4)), np.diag(np.ones(4))))) h = matrix(np.hstack((J_max, -p_min, -q_min, p_max, q_max))) A = matrix(np.hstack((-np.ones(2), np.ones(2)))).T b = matrix(0.0)

这段代码是利用Python的NumPy和CVXOPT库构建一个二次规划问题的矩阵形式，其中变量P为对角矩阵，q为向量，G和h为不等式约束矩阵和向量，A和b为等式约束矩阵和向量。具体来说，P的对角线上有两个向量b_real和d_real，q由alpha和另一个向量c_real组成，J是一个4x2的矩阵，J_max、p_min、q_min、p_max和q_max都是长度为4的向量。A是一个2x4的矩阵，b为标量0.0。

python中np.vstack

和np.hstack有什么区别？

np.vstack和np.hstack都是NumPy库中的函数，用于将多个数组按照不同方向进行拼接。

np.vstack是将多个数组按照垂直方向进行拼接，即沿着行的方向将多个数组进行叠加，返回的结果是一个行数增加，列数不变的新数组。

np.hstack是将多个数组按照水平方向进行拼接，即沿着列的方向将多个数组进行叠加，返回的结果是一个列数增加，行数不变的新数组。

因此，np.vstack和np.hstack主要的区别就在于它们拼接的方向不同，分别是垂直和水平方向。