np.concatenate内是数组改为整数
时间: 2023-07-18 13:44:14 浏览: 55
np.concatenate()函数内的数组可以改为整数,示例如下:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.array([7, 8, 9])
d = np.concatenate((a.astype('int'), b.astype('int'), c.astype('int')))
print(d)
# 输出结果为:
# [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
```
在以上示例中,我们将a、b、c三个数组转换为整型后,使用np.concatenate()函数将它们沿着行方向拼接成一个新的数组d。需要注意的是,在使用np.concatenate()函数拼接数组时,拼接的数组在指定拼接方向上的大小必须相同,否则会抛出ValueError异常。
相关问题
np.concatenate和np.stack
`np.concatenate` 和 `np.stack` 都是 NumPy 库中用于数组拼接的函数,但它们有一些不同之处。
`np.concatenate` 函数用于沿着指定的轴(维度)将多个数组拼接起来。它接受一个表示要拼接的数组序列的元组、列表或数组,并且可以通过 `axis` 参数指定要沿着的轴。例如:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.concatenate((a, b))
print(c) # 输出:[1 2 3 4 5 6]
x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
y = np.array([[5, 6], [7, 8]])
z = np.concatenate((x, y), axis=0)
print(z)
# 输出:
# [[1 2]
# [3 4]
# [5 6]
# [7 8]]
```
`np.stack` 函数用于沿着新轴(维度)将多个数组堆叠起来。它接受一个表示要堆叠的数组序列的元组、列表或数组,并且可以通过 `axis` 参数指定要添加的新轴的位置。例如:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.stack((a, b))
print(c)
# 输出:
# [[1 2 3]
# [4 5 6]]
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])
z = np.stack((x, y), axis=1)
print(z)
# 输出:
# [[1 4]
# [2 5]
# [3 6]]
```
总结来说,`np.concatenate` 是将数组沿着指定轴拼接,而 `np.stack` 是在指定的新轴上堆叠数组。
np.array二维数组怎么
引用和引用[3]提供了一种方法来拼接二维数组。在NumPy中,可以使用np.concatenate()函数来实现这个目的。该函数的参数是两个数组,通过指定axis参数来指定拼接的方式。当axis=0时,表示按照行拼接;当axis=1时,表示按照列拼接。下面是一个示例代码:
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 按照行拼接
result1 = np.concatenate((a, b), axis=0)
# 按照列拼接
result2 = np.concatenate((a, b), axis=1)
print("按照行拼接的结果:")
print(result1)
print("按照列拼接的结果:")
print(result2)
输出结果为:
按照行拼接的结果:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
按照列拼接的结果:
[[1 2 5 6]
[3 4 7 8]]<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)