创建两个二维数组：值为［1,2,3］，［4,5,6］的arr6和值为［7,8,9］，［10,11,12］的arr7。垂直连接这两个数组，然后将得到的数组分成两个相等的部分。

在Python中，你可以使用numpy库创建二维数组，并通过`vstack`函数垂直连接两个数组。首先，让我们创建arr6和arr7：

import numpy as np

arr6 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr7 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# Vertical stack the arrays
combined_arr = np.vstack((arr6, arr7))

现在，`combined_arr`是一个包含了arr6和arr7所有元素的新数组。接下来，你需要将其分割成两部分，由于它们的形状相同，可以直接切片。假设你想平均分割，可以这样操作：

# Split the combined array into two equal parts
half_size = combined_arr.shape[0] // 2
arr_half1 = combined_arr[:half_size]
arr_half2 = combined_arr[half_size:]

print("Half 1:\n", arr_half1)
print("Half 2:\n", arr_half2)

相关问题

创建np一维数组arr1:[1,2,3,4]和二维数组arr2:[1 2 3;4 5 6],分别查看arr1和arr2的维数，形状，元素个数及数据类型Python

在Python中，我们可以使用NumPy库来创建和操作数组。以下是如何创建一维数组`arr1`和二维数组`arr2`并查看它们的属性：

**创建一维数组arr1:**

import numpy as np

# 创建一维数组 arr1
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])

**查看arr1的属性:**

# 维度
arr1.ndim    # 返回：1 (因为是一维数组)

# 形状
arr1.shape   # 返回：(4,) 因为它有4个元素构成的一维数组

# 元素个数
len(arr1)    # 返回：4

# 数据类型
arr1.dtype   # 返回：int64 或者 np.int64，具体取决于数值的大小范围

**创建二维数组arr2:**

# 创建二维数组 arr2
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

**查看arr2的属性:**

# 维度
arr2.ndim    # 返回：2 (因为它是二维数组)

# 形状
arr2.shape   # 返回：(2, 3) 因为它有两个行，三个列

# 元素个数
arr2.size     # 返回：6 (总共有2*3=6个元素)

# 数据类型
arr2.dtype   # 类似于arr1，返回：int64 或者 np.int64

创建两个2D NumPy数组：arr3的值为［［1,2］，［3,4］］，arr4的值为【［5,6］，［7,8］］。使用np将这些数组垂直和水平连接起来

可以使用NumPy的`vstack`函数（垂直堆叠）和`hstack`函数（水平堆叠）来创建所需的二维数组。首先，我们创建arr3和arr4：

import numpy as np

# 创建数组 arr3
arr3 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 创建数组 arr4
arr4 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

接下来，我们可以将它们垂直堆叠（沿着列方向）：

# 使用 vstack 连接 arr3 和 arr4
arr_vstacked = np.vstack((arr3, arr4))
print("Vertical stacked array:")
print(arr_vstacked)

这会得到：

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

然后，如果想要水平堆叠（沿着行方向），则使用 `hstack`：

# 使用 hstack 连接 arr3 和 arr4
arr_hstacked = np.hstack((arr3, arr4))
print("\nHorizontal stacked array:")
print(arr_hstacked)

这会得到：

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