import numpy as nparr1 = np.array([1,2,3]) arr2 = np.array([4,5,6])#矩陣的垂直合并 arr3 = np.vstack((arr1,arr2)) print(arr3) [[1 2 3][4 5 6]]#矩陣的水平合并 arr4 = np.hstack((arr1,arr2)) print(arr4) [1 2 3 4 5 6]#3個矩陣的垂直合并 arrv = np.vstack((arr1,arr2,arr3)) print(arrv) [[1 2 3][4 5 6][1 2 3][4 5 6]]#3個矩陣的水平合并 arrh = np.hstack((arr1,arr2,arr4)) print(arrh) [1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6]#合并的一般方式 默認是水平合并 arr = np.concatenate((arr1,arr2,arr1)) print(arr) [1 2 3 4 5 6 1 2 3]#axis = 0代表是縱向的合并，注意合并的array維度需要先相同，形狀要匹配 arr = np.concatenate((arr3,arrv),axis = 0) print(arr) [[1 2 3][4 5 6][1 2 3][4 5 6][1 2 3][4 5 6]]#axis = 1代表是橫向的合并，注意合并的array維度需要先相同，形狀要匹配 arr = np.concatenate((arr3,arr3),axis = 1) print(arr) [[1 2 3 1 2 3][4 5 6 4 5 6]]#對1維的矩陣進行轉置發現輸出沒有變化，說明一維的矩陣不能轉置 print(arr1.T) [1 2 3]print(arr1.T.shape) (3,)#給1維的矩陣第一個維度上加一個維度,這時候就可以進行轉置 arr1_1 = arr1[np.newaxis,:] print(arr1_1) [[1 2 3]] print(arr1_1.shape) (1, 3) print(arr1_1.T) [[1][2][3]]#給1維的矩陣第二個維度上加一個維度 arr1_2 = arr1[:,np.newaxis] print(arr1_2) [[1][2][3]] print(arr1_2.shape)#(3,1) (3, 1)#np.atleast_2d會判斷矩陣是否是1維的矩陣，如果是的話將其轉化為2維的矩陣，如果不是的話不做改變 #np.atleast2d:字面意思至少是兩維 arr1_3 = np.atleast_2d(arr1) print(arr1_3) [[1 2 3]] print(arr1_3.T)#(3,1) [[1][2][3]] arr1_4 = np.atleast_3d(arr1) print(arr1_4) [[[1][2][3]]]#如果是超過2維的矩陣不做改變 arr_3d = np.random.random((3,2,3)) print(arr_3d) [[[0.4324091 0.64994402 0.12787534][0.6124248 0.90403621 0.19718013]][[0.26517375 0.43147199 0.97764531][0.17105938 0.96694364 0.7580243 ]][[0.0946729 0.59033163 0.12797012][0.17993213 0.41231472 0.2179005 ]]]arr1_3 = np.atleast_2d(arr_3d) print(arr1_3) [[[0.4324091 0.64994402 0.12787534][0.6124248 0.90403621 0.19718013]][[0.26517375 0.43147199 0.97764531][0.17105938 0.96694364 0.7580243 ]][[0.0946729 0.59033163 0.12797012][0.17993213 0.41231472 0.2179005 ]]]

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Numpy-矩阵的合并的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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