X_train = np.column_stack((X_train, np.zeros((len(X_train),1)))) X_test = np.column_stack((X_test, np.zeros((len(X_test),1))))
时间: 2023-12-02 16:02:52 浏览: 24
这是一个 Python 代码片段。这段代码使用 NumPy 中的 `column_stack` 函数将一个由全零数组组成的一列添加到 `X_train` 和 `X_test` 数组的右侧。这个全零数组的大小为 `(len(X_train), 1)`,也就是说,它有 `len(X_train)` 行和一列。通过这个操作,`X_train` 和 `X_test` 数组的列数增加了 1,变成了原来的列数加 1。这个操作通常用于在数据集中添加一个常数列,以便在训练线性回归模型时使用。
相关问题
merged_array = np.column_stack((array1, array2))例子
好的,假设`array1`为`[1, 2, 3]`,`array2`为`[4, 5, 6]`,那么使用`np.column_stack()`函数将它们合并后的结果为:
```python
merged_array = np.column_stack((array1, array2))
print(merged_array)
```
输出结果为:
```
array([[1, 4],
[2, 5],
[3, 6]])
```
其中,第一列为`array1`的元素,第二列为`array2`的元素,它们按列合并成了一个2列3行的数组`merged_array`。
X = np.column_stack()
This code snippet is incomplete as no arguments have been passed to the `column_stack()` function.
`np.column_stack()` is a NumPy function that takes a sequence of 1-D arrays and stacks them as columns to make a single 2-D array.
For example, if we have two arrays `a = [1, 2, 3]` and `b = [4, 5, 6]`, we can stack them horizontally as columns using `column_stack()`:
```
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
X = np.column_stack((a, b)) # X is now [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]
```