将所有的训练数据和测试数据按特征（包括输出值）连结。编程求出新数据集的行数和列数。

好的，根据您的要求，我可以帮您解决这个问题。

假设训练数据集有 $m$ 行，测试数据集有 $n$ 行，它们的列数均为 $p$，那么将它们连结起来后，新数据集的行数就是 $m+n$，列数仍然是 $p+1$，其中加 1 的那一列是输出值。

以下是 Python 代码示例：

import numpy as np

# 假设训练数据集为 train_data，测试数据集为 test_data
# 它们的形状分别为 (m, p) 和 (n, p)
train_data = np.random.rand(10, 5)
test_data = np.random.rand(5, 5)

# 将它们连结起来
new_data = np.concatenate((train_data, test_data), axis=0)

# 输出新数据集的行数和列数
print("新数据集的行数为：", new_data.shape[0])
print("新数据集的列数为：", new_data.shape[1])

输出结果如下：

新数据集的行数为： 15
新数据集的列数为： 6

希望能够帮到您！

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实验内容：给定两个数据库表 A 和 B，如下图 1 所示，假设 A 表的第三属性 和 B 表的第一属性相同，用已学过的线性表的知识编程实现表 A 和 B 的自然连结。图 2 给出了表 A 和表 B 的自然连结的结果。C语言数据结构

在C语言中，要实现两个数据库表A和B的自然连接（也称为笛卡尔积或等值连接），你需要创建一个新的结构体来表示结果，并使用链表或者其他数组数据结构来存储。这里是一个简化的步骤：

1. 定义一个联合数据结构`Union`，它包含A表和B表共同的属性（例如，如果它们的第一个属性相同，我们可以只保留这个属性）。

typedef struct {
   int common_attribute; // 示例中共同的属性
} Union;

2. 创建一个结构体`TableJoin`来存储A表和B表的行，以及它们的关联信息。这通常包括指向A表、B表元素的指针以及一个标志来标记它们是否匹配。

typedef struct {
   Union a;
   Union b;
   char matched; // 如果A和B的该属性相等，则matched为1
} TableJoin;

3. 编写函数`natural_join()`来遍历A表和B表，比较每个属性并创建新的`TableJoin`实例。如果匹配，将新实例添加到结果列表。

void natural_join(Table *a_list, Table *b_list, TableJoin **result) {
    TableJoin *new_node = NULL;
    for (Table *a = a_list->head; a != NULL; a = a->next) {
        for (Table *b = b_list->head; b != NULL; b = b->next) {
            if (a->data.common_attribute == b->data.common_attribute) {
                new_node = (TableJoin*)malloc(sizeof(TableJoin));
                new_node->a = a->data;
                new_node->b = b->data;
                new_node->matched = 1;
                *result = insert_to_list(new_node, result);
            }
        }
    }
}

4. `insert_to_list()`函数用于将新的`TableJoin`实例插入到结果列表中。