np.concatenate 横向
时间: 2024-05-16 08:18:49 浏览: 22
np.concatenate函数可以用于将两个一维数组在水平方向进行连接,类似于np.hstack函数。这是因为np.concatenate默认的连接方向是与被连接的数组本身的坐标轴方向一致。所以,如果要将一个横向数组和一个纵向数组连接起来是不可能的,会导致错误。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [np.concatenate()函数](https://blog.csdn.net/u011699626/article/details/109095989)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
相关问题
np.concatenate和vstack和hstack的区别
`np.concatenate`、`np.vstack`和`np.hstack`都是用于连接两个或多个NumPy数组的函数,它们的区别在于连接的方向和形状。
`np.concatenate`是最通用的函数,它可以在任意维度上连接两个或多个数组。它的语法是:
```python
np.concatenate((a1, a2, ...), axis=0)
```
其中,`a1, a2, ...`是要连接的数组序列,`axis`参数指定连接的维度,默认为0,即在第0维度上进行连接。
`np.vstack`是垂直(竖直)连接两个或多个数组,也就是在第0维度上进行连接。它的语法是:
```python
np.vstack((a1, a2, ...))
```
其中,`a1, a2, ...`是要连接的数组序列,它们的形状必须在除了第0维度以外的维度上相同。
`np.hstack`是水平(横向)连接两个或多个数组,也就是在第1维度上进行连接。它的语法是:
```python
np.hstack((a1, a2, ...))
```
其中,`a1, a2, ...`是要连接的数组序列,它们的形状必须在除了第1维度以外的维度上相同。
需要注意的是,`np.vstack`和`np.hstack`只能在对应维度上进行连接,而不能在其他维度上进行连接。如果需要在其他维度上进行连接,就需要使用`np.concatenate`函数,并指定连接的维度。
xy=[[-1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, -1, -1, -1], [-1, -1, 1, -1, -1, 1, -1, 1, 1, -1]] a=[[0],[0]] position=np.concatenate((a,xy),axis=1)是横着加为什么axis=1
在 numpy 中,`concatenate` 函数用于将多个数组沿着指定的轴连接在一起。`axis` 参数用于指定连接的轴。当 `axis=1` 时,表示要沿着第二个维度(即列)连接数组。在这个例子中,`a` 和 `xy` 的列数都是 10,而我们要将它们横向连接成一个新的数组,因此需要在第二个维度上进行连接,即 `axis=1`。最终得到的 `position` 数组的形状为 `(2, 11)`,其中第一行是 `a`,后面是 `xy`。