np.array([1,2,3,4,3,2,1,5,5,6])和np.array([9,7,5])组合成np.array([1,2,3,4,3,2,1,5,5,6,9,7,5])

可以使用numpy中的concatenate函数将两个数组进行拼接，代码如下：

import numpy as np
arr1 = np.array([1,2,3,4,3,2,1,5,5,6])
arr2 = np.array([9,7,5])
result = np.concatenate((arr1, arr2))

print(result)

输出结果为：

[1 2 3 4 3 2 1 5 5 6 9 7 5]

相关问题

lab0 = np.array([0]) lab1 = np.array([1]) lab2 = np.array([2]) lab3 = np.array([3]) lab4 = np.array([4]) lab5 = np.array([5])

这是一段 Python 代码，它定义了六个变量：`lab0`、`lab1`、`lab2`、`lab3`、`lab4`、`lab5`。这些变量的值都是 NumPy 数组，包含了一个整数元素。它们分别表示不同样本类别的标签。例如，`lab0` 可能表示正常样本的标签，而 `lab1`、`lab2`、`lab3`、`lab4`、`lab5` 则分别表示不同故障类型的标签。这段代码可能用于为数据集中的样本打上标签。

def hbf_T(self): v1 = np.array([self.X1[0], self.X1[1]]) v2 = np.array([self.X1[2], self.X1[3]]) v3 = np.array([self.X1[4], self.X1[5]]) v4 = np.array([self.X1[6], self.X1[7]]) s1 = np.sum(v1 ** 2) s2 = np.sum(v2 ** 2) s3 = np.sum(v3 ** 2) s4 = np.sum(v4 ** 2) v1 = v1 / np.sqrt(s1) v2 = v2 / np.sqrt(s2) v3 = v3 / np.sqrt(s3) v4 = v4 / np.sqrt(s4) TT = np.vstack([v1, v2, v3, v4])在最后堆叠成TT时如何竖着堆叠

在代码中，np.vstack()函数是用来进行垂直方向的堆叠的，也就是将多个行向量进行堆叠成一个矩阵。如果要进行竖直方向的堆叠，也就是将多个列向量堆叠成一个矩阵，则需要使用np.hstack()函数。因此，如果要在这段代码中进行竖直方向的堆叠，则可以将np.vstack()替换成np.hstack()即可。