Python中的np.vstack()和np.hstack()怎麼使用
在這裡我們介紹兩個拼接數組的方法:
np.vstack():在垂直方向上堆疊
np.hstack():在水平方向上平鋪
import numpy as np arr1=np.array([1,2,3]) arr2=np.array([4,5,6]) print np.vstack((arr1,arr2)) print np.hstack((arr1,arr2)) a1=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) a2=np.array([[7,8],[9,10],[11,12]]) print a1 print a2 print np.hstack((a1,a2))
結果如下:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
[1 2 3 4 5 6]
[[ 1 2]
[3 4]
[5 6]]
[[ 7 8]
[ 9 10]
[11 12]]
#[[ 1 2 7 8 ]
[ 3 4 9 10]
[ 5 6 11 12]]
這裡還需要強調一點,在hstack應用的時候,我在做cs231n上的assignment1的時候,我總是在hstack這裡出錯!才發現我以前學的很膚淺啊!
(1)np.hstack()
函數原型:numpy.hstack(tup)
#其中tup是arrays序列,tup : sequence of ndarrays
The arrays must have the same shape along all but the second axis,except 1-D arrays which can be any length.
等價於:np .concatenate(tup, axis=1)
例子一:
import numpy as np brr1=np.array([1,2,3,4,55,6,7,77,8,9,99]) brr1_folds=np.array_split(brr1,3) print brr1_folds print brr1_folds[0:2]+brr1_folds[1:3] print np.hstack((brr1_folds[:2]+brr1_folds[1:3])) print brr1_folds[0:2] print brr1_folds[1:3] #print np.hstack((brr1_folds[0:2],brr1_folds[1:3]))
最後一行如果不註解掉就會出錯;
[array([1, 2, 3, 4]), array([55, 6, 7, 77]), array([ 8, 9, 99])]
[array([1, 2, 3, 4]), array ([55, 6, 7, 77]), array([55, 6, 7, 77]), array([ 8, 9, 99])]
[ 1 7 77 8 9 99]
[array([1, 2, 3, 4]), array([55, 6, 7, 77])]
[array([55, 6, 7, 77 ]), array([ 8, 9, 99])]
錯誤的原因就是以為我的array的維度不一致。改成 就好啦,加號是list的拼接!
範例二:
print np.hstack(([1,2,3,3,4],[3,4,5,8,6,6,7]))
結果是:顯示了一維的陣列hstack是隨意的。
[1 2 3 3 4 3 4 5 8 6 6 7]
範例三:
顯示我們的hstack必須要第二維度是一樣的:
print np.hstack(([1,2,3,3,4],[3,4,5,8,6,6,7])) print np.hstack(([[1,2,3],[2,3,4]],[[1,2],[2,3]]))
結果:
[1 2 3 3 4 3 4 5 8 6 6 7]
[[1 2 3 1 2][2 3 4 2 3]]
如果你把上面改成下面就會報錯了! ! !
print np.hstack(([1,2,3,3,4],[3,4,5,8,6,6,7])) print np.hstack(([[1,2,3],[2,3,4]],[[1,2]]))
(2)np.vstack()
函數原型:numpy.hstack(tup)
tup : sequence of ndarrays
The arrays must have the same shape along all but the first axis.1-D arrays must have the same length.
#表示我們除了第一個維度可以不一樣外,其他的維度上必須相同的shape。一維的陣列必須大小一樣。
範例一:
print np.vstack(([1,2,3],[3,4,3])) print np.vstack(([1,2,3],[2,3]))
但你要注意的是第二行是出錯的!
例子二:
print np.vstack(([[1,2,3],[3,4,3]],[[1,3,4],[2,4,5]])) print np.vstack(([[1,2,3],[3,4,3]],[[3,4],[4,5]]))
同樣的顯示了,如果我們的陣列的第二維不一樣所以出錯了。
print np.vstack(([[1,2,3],[3,4,3]],[[2,4,5]])) print np.vstack(([[1,2,3],[3,4,3]],[[4,5]]))
範例三:
我們傳入的是list:
import numpy as np arr1=np.array([[1,2],[2,4],[11,33],[2,44],[55,77],[11,22],[55,67],[67,89]]) arr11=np.array([[11,2,3],[22,3,4],[4,5,6]]) arr1_folds=np.array_split(arr1,3) print arr1_folds print np.vstack(arr1_folds)
結果:
[array([[ 1, 2] ,
[ 2, 4],
[11, 33]]), array([[ 2, 44],
# 1155, 77],# array([[55, 67],
[67, 89]])]
[[ 1 2]
[ 2 4]
[11 33]
[ 2 44]
## [55 77]
[11 22]
[55 67]
[67 89]]
以上是Python中的np.vstack()和np.hstack()怎麼使用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

Python更適合初學者,學習曲線平緩,語法簡潔;JavaScript適合前端開發,學習曲線較陡,語法靈活。 1.Python語法直觀,適用於數據科學和後端開發。 2.JavaScript靈活,廣泛用於前端和服務器端編程。

VS Code可以在Windows 8上運行,但體驗可能不佳。首先確保系統已更新到最新補丁,然後下載與系統架構匹配的VS Code安裝包,按照提示安裝。安裝後,注意某些擴展程序可能與Windows 8不兼容,需要尋找替代擴展或在虛擬機中使用更新的Windows系統。安裝必要的擴展,檢查是否正常工作。儘管VS Code在Windows 8上可行,但建議升級到更新的Windows系統以獲得更好的開發體驗和安全保障。

VS Code 可用於編寫 Python,並提供許多功能,使其成為開發 Python 應用程序的理想工具。它允許用戶:安裝 Python 擴展,以獲得代碼補全、語法高亮和調試等功能。使用調試器逐步跟踪代碼,查找和修復錯誤。集成 Git,進行版本控制。使用代碼格式化工具,保持代碼一致性。使用 Linting 工具,提前發現潛在問題。

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

在 VS Code 中,可以通過以下步驟在終端運行程序:準備代碼和打開集成終端確保代碼目錄與終端工作目錄一致根據編程語言選擇運行命令(如 Python 的 python your_file_name.py)檢查是否成功運行並解決錯誤利用調試器提升調試效率

VS Code 擴展存在惡意風險,例如隱藏惡意代碼、利用漏洞、偽裝成合法擴展。識別惡意擴展的方法包括:檢查發布者、閱讀評論、檢查代碼、謹慎安裝。安全措施還包括:安全意識、良好習慣、定期更新和殺毒軟件。
