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Python numpy实现二维数组和一维数组拼接的方法
站长资源 2025/2/22 佚名
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撰写时间：2017.5.23

一维数组

1.numpy初始化一维数组

a = np.array([1,2,3]);
print a.shape

输出的值应该为（3，）

二维数组

2.numpy初始化二维数组

a = np.array([[1,2,3]]);
b = np.array([[1],[2],[3]]);

print a.shape//(1，3）
print b.shape//（3,1）

注意（3，）和（3,1）的数组是不一样的，前者是一维数组，后者是二维数组。

拼接

3.numpy有很多的拼接函数。比如hstack和vstack等。网上又很多这样的总结帖子。但是两个数组能拼接的条件就是得满足两个数组的维度要相同。所以二维数组和一维数组拼接的时候需要使用newaxis将一维数组转化为二维数组，也就是shape从（3，）转化为（3,1）。

a = np.array([1,2,3]);
b = np.array([[1],[2],[3]]);
#将一维数组a转化为二维数组
a = a[:,np.newaxis];

c = np.concatenate((b,a),axis=1)
print c.shape//输出为（3,2）

以上这篇Python numpy实现二维数组和一维数组拼接的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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