np.array 添加一个np.array
时间: 2023-04-01 18:03:13 浏览: 67
可以使用numpy库中的concatenate函数将两个np.array合并成一个新的np.array,例如:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.concatenate((a, b))
print(c)
输出结果为:[1 2 3 4 5 6]
相关问题
np.array增加一个维度
可以使用NumPy中的`np.newaxis`来增加一个维度。具体来说,如果你有一个形状为`(n,)`的一维数组,可以使用以下代码将其转换为形状为`(n, 1)`的二维数组:
```
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])
a = a[:, np.newaxis]
print(a)
```
输出结果为:
```
array([[1],
[2],
[3],
[4]])
```
你也可以使用`np.expand_dims`函数达到相同的效果,例如:
```
a = np.array([1, 2, 3, 4])
a = np.expand_dims(a, axis=1)
print(a)
```
输出结果同上。
倾斜一个四面体的np.array
要倾斜一个四面体,可以通过对其顶点坐标进行变换来实现。假设我们有一个四面体的顶点坐标为A、B、C和D,可以使用NumPy库中的np.array函数创建一个包含这些坐标的数组。然后,通过对数组进行适当的变换来倾斜四面体。
以下是一个示例代码,展示如何倾斜一个四面体的顶点坐标:
```python
import numpy as np
# 定义四面体的原始顶点坐标
A = np.array([0, 0, 0])
B = np.array([1, 0, 0])
C = np.array([0, 1, 0])
D = np.array([0, 0, 1])
# 定义倾斜变换矩阵
T = np.array([[1, 0, 0],
[0, 2 0],
[0, 0, 3]])
# 进行倾斜变换
A_tilted = np.dot(T, A)
B_tilted = np.dot(T, B)
C_tilted = np.dot(T, C)
D_tilted = np.dot(T, D)
# 输出倾斜后的顶点坐标
print("倾斜后的四面体顶点坐标:")
print("A':", A_tilted)
print("B':", B_tilted)
print("C':", C_tilted)
print("D':", D_tilted)
```
这段代码中,我们首先定义了四个顶点的原始坐标(A、B、C和D)。然后,我们定义了一个倾斜变换矩阵T,该矩阵描述了如何对顶点进行倾斜变换。最后,通过使用np.dot函数将变换矩阵应用于原始顶点坐标,得到了倾斜后的顶点坐标(A'、B'、C'和D')。