1、使用np.vstack()函数
【code】
#数组 a = [[ 1 , 2 , 3 ],[ 4 , 5 , 6 ]] b = [[ 1 , 1 , 1 ],[ 2 , 2 , 2 ]] #纵向合并 c = np.vstack((a,b)) print ( "c=" + str (c)) |
【result】
c = array([[ 1 , 2 , 3 ], [ 4 , 5 , 6 ], [ 1 , 1 , 1 ], [ 2 , 2 , 2 ]] |
2、使用 np.r_[]函数
【code】
#数组 a = [[ 1 , 2 , 3 ],[ 4 , 5 , 6 ]] b = [[ 1 , 1 , 1 ],[ 2 , 2 , 2 ]] #纵向合并 c = np.r_[a,b]<br> print ( "c=" + str (c)) |
【result】
c = array([[ 1 , 2 , 3 ], [ 4 , 5 , 6 ], [ 1 , 1 , 1 ], [ 2 , 2 , 2 ]] |
3、不使用函数,直接合并,见代码
【code】
a_prev = np.array(([ 1 , 2 ],[ 3 , 4 ])) xt = np.array(([ 1 , 2 ],[ 3 , 4 ],[ 5 , 6 ])) concat = np.zeros([ 5 , 2 ]) concat[: 2 , :] = a_prev concat[ 2 :, :] = xt print (concat) |
【result】
[[ 1. 2. ] [ 3. 4. ] [ 1. 2. ] [ 3. 4. ] [ 5. 6. ]] |
二、数组横向合并
1、使用np.hstack()函数
【code】
#数组 a = [[ 1 , 2 , 3 ],[ 4 , 5 , 6 ]] b = [[ 1 , 1 , 1 ],[ 2 , 2 , 2 ]] #横向合并<br>d = np.hstack((a,b))<br>print("d="+str(d)) |
【result】
d = array([[ 1 , 2 , 3 , 1 , 1 , 1 ], [ 4 , 5 , 6 , 2 , 2 , 2 ]]) |
2、使用np.c_[]函数
【code】
#数组 a = [[ 1 , 2 , 3 ],[ 4 , 5 , 6 ]] b = [[ 1 , 1 , 1 ],[ 2 , 2 , 2 ]] #横向合并 |
d = np.c_[a,b] print ( "d=" + str (d)) |
【result】
d = array([[ 1 , 2 , 3 , 1 , 1 , 1 ], [ 4 , 5 , 6 , 2 , 2 , 2 ]]) |
3、不使用函数,直接合并,见代码
【code】
a_prev = np.array(([ 1 , 2 , 3 ],[ 3 , 4 , 5 ])) xt = np.array(([ 4 , 5 ],[ 6 , 7 ])) concat = np.zeros([ 2 , 5 ]) concat[:, : 3 ] = a_prev concat[:, 3 :] = xt print (concat) |
【result】
[[ 1. 2. 3. 4. 5. ] [ 3. 4. 5. 6. 7. ]] |
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参考:
1、http://blog.csdn.net/vanhsy/article/details/69486241
2、https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=8488878