将a 和b 组合成一个4x5的新数组c (10 points) # a = np.arange(10).reshape(2,-1) # b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)

可以使用numpy中的concatenate函数将a和b按照行的方向组合成一个4x5的新数组c，代码如下：

import numpy as np

a = np.arange(10).reshape(2,-1)
b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)

c = np.concatenate((a, b), axis=0)

print(c)

输出结果为：

[[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]
 [1 1 1 1 1]
 [1 1 1 1 1]]

相关问题

在numpy中，一个16x2的数组，每四行求和，输出成一个4x2的数组

可以使用numpy中的reshape和sum函数来实现这个操作。具体方式如下：

import numpy as np

# 创建一个16x2的数组
arr = np.random.rand(16, 2)

# 将数组按照每4行进行分组，得到4个4x2的小数组
sub_arrays = arr.reshape(4, 4, 2)

# 对每个小数组进行求和操作，得到4个2维向量
sums = sub_arrays.sum(axis=1)

# 输出结果
print(sums)

输出结果为一个4x2的数组，其中每个元素表示对应列上4行元素的和：

[[2.58076527 1.44201021]
 [1.95071284 2.34387655]
 [2.40964811 1.81177069]
 [2.26590951 2.10003366]]

解释如下代码：def read_sample(input_file,input_size, sample_ind,T_ind,H_ind): tt= input_size[input_size.testB_SAM_ID == sample_ind] pos = tt.start_pos.values[0] row = tt.N_row.values[0] col= tt.N_col.values[0] TH_ind = (T_ind-1)*4 + (H_ind - 1) f = open(input_file, "r") f.seek( pos + TH_ind*row*col , os.SEEK_SET) # seek data = np.fromfile( f, count = row*col, dtype = np.ubyte) f.close() data_mat = data.reshape(row,col) return data_mat

这段代码定义了一个函数`read_sample`，它接受四个参数`input_file`、`input_size`、`sample_ind`、`T_ind`和`H_ind`。

函数的主要作用是从文件中读取一个样本，并将其转换成一个二维数组返回。`input_size`是一个包含样本尺寸信息的数据框。

函数中的第二行代码从`input_size`中获取样本`sample_ind`的尺寸信息，包括起始位置`pos`、行数`row`和列数`col`。这些信息将用于从文件中读取样本数据。

接下来，函数将列索引`T_ind`和`H_ind`转换成一个一维索引`TH_ind`，这个索引表示在每个样本中，目标区域的起始位置（目标区域是以`T_ind`和`H_ind`为中心的4x4正方形）。

然后，函数打开指定的文件，并使用`seek`方法将文件指针移动到目标区域的起始位置。`seek`方法的参数是一个字节数，计算方法为`pos + TH_ind*row*col`，其中`pos`是样本在文件中的起始位置，`row`和`col`是样本的行数和列数，`TH_ind`是目标区域的起始位置（以像素为单位）。

接下来，函数使用`numpy`库中的`fromfile`方法读取指定数量的字节，并将其解释为一个无符号字节数组。这个数组中的每个元素代表一个像素的灰度值。

最后，函数使用`reshape`方法将一维数组转换为一个二维数组，并将其返回。