numpy中np.column_stack()和np.row_stack()怎么用

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在numpy库中，对于矩阵的合并操作用两种方法：

行合并：np.row_stack()

列合并：np.column_stack()

具体操作见下面的程序：
 

>>> import numpy as np

>>> a=np.arange(16).reshape(4,-1)

>>> a

array([[ 0, 1, 2, 3],

[ 4, 5, 6, 7],

[ 8, 9, 10, 11],

[12, 13, 14, 15]])

>>> b=np.arange(16,32).reshape(4,-1)

>>> b

array([[16, 17, 18, 19],

[20, 21, 22, 23],

[24, 25, 26, 27],

[28, 29, 30, 31]])

>>> test=np.row_stack((a,b))#行合并

>>> test

array([[ 0, 1, 2, 3],

[ 4, 5, 6, 7],

[ 8, 9, 10, 11],

[12, 13, 14, 15],

[16, 17, 18, 19],

[20, 21, 22, 23],

[24, 25, 26, 27],

[28, 29, 30, 31]])

>>> test=np.column_stack((a,b))#列合并

>>> test

array([[ 0, 1, 2, 3, 16, 17, 18, 19],

[ 4, 5, 6, 7, 20, 21, 22, 23],

[ 8, 9, 10, 11, 24, 25, 26, 27],

[12, 13, 14, 15, 28, 29, 30, 31]])

>>>

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本文标题：numpy中np.column_stack()和np.row_stack()怎么用
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