python如何连接2个n*1的二维array

连接两个n*1的二维数组可以通过以下步骤实现：

1. 确定两个数组的行数是否相同，如果不相同，则无法连接。

2. 创建一个新的二维数组，其行数等于两个原始数组的行数之和，列数等于1。

3. 使用嵌套循环遍历原始数组，将其元素复制到新数组中。

4. 返回新数组作为连接结果。

下面是一个示例代码，将两个n*1的二维数组连接成一个新的n*2的二维数组：

import numpy as np

# 定义两个n*1的二维数组
arr1 = np.array([[1], [2], [3]])
arr2 = np.array([[4], [5], [6]])

# 确定两个数组的行数是否相同
if arr1.shape[0] != arr2.shape[0]:
    print("无法连接")
else:
    # 创建新的n*2的二维数组
    new_arr = np.zeros((arr1.shape[0], 2))

    # 复制元素到新数组中
    for i in range(arr1.shape[0]):
        new_arr[i][0] = arr1[i][0]
        new_arr[i][1] = arr2[i][0]

    # 输出新数组
    print(new_arr)

输出结果为：

[[1. 4.]
 [2. 5.]
 [3. 6.]]

相关问题

python建立四个3*3的二维小数组,将他们合并为一个6*6的二维大数组

可以使用numpy库来创建和操作这些数组。首先，导入numpy库：

import numpy as np

然后，创建四个3*3的二维小数组：

arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
arr2 = np.array([[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])
arr3 = np.array([[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]])
arr4 = np.array([[28, 29, 30], [31, 32, 33], [34, 35, 36]])

接下来，使用numpy库中的函数将这四个小数组合并为一个6*6的二维大数组。可以使用`np.concatenate()`函数将它们按照行的方向进行拼接，即沿着水平方向进行拼接。

arr_big = np.concatenate((np.concatenate((arr1, arr2), axis=1), np.concatenate((arr3, arr4), axis=1)), axis=0)

最后，打印出合并后的6*6的二维大数组：

print(arr_big)

运行这段代码，会输出以下结果：

[[ 1  2  3 10 11 12]
 [ 4  5  6 13 14 15]
 [ 7  8  9 16 17 18]
 [19 20 21 28 29 30]
 [22 23 24 31 32 33]
 [25 26 27 34 35 36]]

这样，我们就成功地将四个3*3的二维小数组合并为一个6*6的二维大数组。

m*n二维数组旋转python

旋转一个m * n的二维数组可以通过以下步骤来实现：

首先，我们需要创建一个新的n * m的二维数组来存放旋转后的结果。然后，我们可以利用两层循环来遍历原始数组中的每一个元素，并根据旋转规则将它放到新数组的相应位置上。假设原始数组为arr，旋转后的数组为rotated_arr，则可以使用以下代码实现：

def rotate_array(arr):
    m, n = len(arr), len(arr[0])
    rotated_arr = [[0] * m for _ in range(n)]
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            rotated_arr[j][m-1-i] = arr[i][j]
    return rotated_arr

上述代码中，我们首先创建了一个n * m的新二维数组rotated_arr，然后通过两层循环遍历原始数组arr，根据旋转规则将arr中的每个元素放到rotated_arr的相应位置上。在代码中，arr[i][j]被放到rotated_arr[j][m-1-i]的位置上，这个位置正是旋转后的坐标位置。最后返回旋转后的数组rotated_arr即可。

这样，我们就成功地实现了一个m * n的二维数组旋转的功能。这个方法可以适用于任意大小的二维数组，并且旋转的时间复杂度为O(m * n)，非常高效。