【Numpy】np.c_和np.r_的用法
作者：由 指尖聽戲 發表于 攝影時間：2022-07-26
numpy。c_（） and numpy。r_（）的用法
np.r_是按列連線兩個矩陣，就是把兩矩陣上下相加，要求列數相等。
np.c_是按行連線兩個矩陣，就是把兩矩陣左右相加，要求行數相等。
Demo：
1。numpy。c_：
import
numpy
as
np
x
=
np
。
arange
（
12
）
。
reshape
（
3
，
4
）
（
‘x：’
，
x
，
x
。
shape
）
y
=
np
。
arange
（
10
，
22
）
。
reshape
（
3
，
4
）
（
‘y：’
，
y
，
y
。
shape
）
z
=
np
。
c_
［
x
，
y
］
（
‘z：’
，
z
，
z
。
shape
）
result：
x
：
［［
0
1
2
3
］
［
4
5
6
7
］
［
8
9
10
11
］］
（
3
，
4
）
y
：
［［
10
11
12
13
］
［
14
15
16
17
］
［
18
19
20
21
］］
（
3
，
4
）
z
：
［［
0
1
2
3
10
11
12
13
］
［
4
5
6
7
14
15
16
17
］
［
8
9
10
11
18
19
20
21
］］
（
3
，
8
）
2。numpy。r_用法：
import
numpy
as
np
x
=
np
。
arange
（
12
）
。
reshape
（
3
，
4
）
（
‘x：’
，
x
，
x
。
shape
）
y
=
np
。
arange
（
10
，
22
）
。
reshape
（
3
，
4
）
（
‘y：’
，
y
，
y
。
shape
）
z
=
np
。
r_
［
x
，
y
］
（
‘z：’
，
z
，
z
。
shape
）
result：
x
：
［［
0
1
2
3
］
［
4
5
6
7
］
［
8
9
10
11
］］
（
3
，
4
）
y
：
［［
10
11
12
13
］
［
14
15
16
17
］
［
18
19
20
21
］］
（
3
，
4
）
z
：
［［
0
1
2
3
］
［
4
5
6
7
］
［
8
9
10
11
］
［
10
11
12
13
］
［
14
15
16
17
］
［
18
19
20
21
］］
（
6
，
4
）
