b=np.concatenate((b,a),1)什么意思

这行代码的意思是将两个数组 b 和 a 在第二个维度上进行拼接，并将结果存储在 b 中。具体来说，假设 b 的形状为 (m,n)，a 的形状为 (m,p)，那么拼接后的结果形状为 (m,n+p)。其中，参数 1 表示第二个维度，因为在 Python 中，数组的维度从 0 开始计数。

举个例子，假设现在有两个数组 b 和 a：

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

执行 `np.concatenate((b,a),1)` 后，b 的值变为：

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

可以看到，b 和 a 在第二个维度上进行了拼接，即将 a 的每一行附加在 b 的每一行末尾。

相关问题

a = np.random.random([100,3]) b = np.arange(100).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b],axis=-1) c = np.random.random([7,3]) d = np.array([1,5,8,11,52,45,31]) c = np.concatenate([c,d],axis=-1) 按照c中的-1列代表的位置更新a的所有数值

可以通过以下代码实现：

import numpy as np

a = np.random.random([100, 3])
b = np.arange(100).reshape([100, 1])
a = np.concatenate([a, b], axis=-1)

c = np.random.random([7, 3])
d = np.array([1, 5, 8, 11, 52, 45, 31])
c = np.concatenate([c, d.reshape(-1, 1)], axis=-1)

a[:, -1] = c[:, -1]

print(a)

这里先将`d`通过`reshape`函数转换成列向量，然后将`c`和`d`沿着列方向合并，得到更新后的`c`。然后，直接将`c`的最后一列赋值给`a`的最后一列即可。最终输出更新后的`a`。

def sample_data(filepath,idx,path): f = open(filepath, 'rb') bi = pickle.load(f) data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] a = path r = math.ceil(len(data)/a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) bs = [np.array(e) for e in bs] bs = np.concatenate(bs, axis=0) return samples, bs请帮我输出每一次的b值并且将导入dataload里面可以用于深度学习

好的，可以按照如下方式修改函数，实现输出每一次的b值并返回可以用于深度学习的数据：

import pickle
import math
import numpy as np


def sample_data(filepath, idx, path):
    f = open(filepath, 'rb')
    bi = pickle.load(f)
    data = np.arange(0, idx)
    data = data.tolist()
    samples = []
    bs = []
    a = path
    r = math.ceil(len(data) / a)
    for i in range(a):
        if len(data) > r:
            sample = np.random.choice(data, r, replace=False)
        else:
            sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False)
        b = [bi[j] for j in list(sample)]
        bs.append(b)
        samples.append(sample)
        for s in sample:
            data.remove(s)
        print("b值为：", b)  # 输出每一次的b值
    samples = [np.array(s) for s in samples]
    samples = np.concatenate(samples, axis=0)
    bs = [np.array(e) for e in bs]
    bs = np.concatenate(bs, axis=0)
    return samples, bs


# 导入dataload里面可以用于深度学习
filepath = 'data.pkl'
idx = 100
path = 4
samples, bs = sample_data(filepath, idx, path)

这样就可以输出每一次的b值，并返回可以用于深度学习的数据了。