numpy實(shí)現(xiàn)合并多維矩陣、list的擴(kuò)展方法
一、合并多個(gè)numpy矩陣
1、首先創(chuàng)建兩個(gè)多維矩陣
矩陣a的大小為（2，3，2）
矩陣b的大小為（3，2，3）
采用concatentate這個(gè)函數(shù)就可以合并兩個(gè)多維矩陣
合并之后應(yīng)為（5，3，2）
In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.ndarray((3, 2, 3)) In [3]: b = np.ndarray((2, 2, 3)) In [4]: print(a.shape, b.shape) (3, 2, 3) (2, 2, 3) In [5]: c = np.concatenate((a, b), axis = 0) In [6]: print(c.shape) (5, 2, 3) In [7]:
二、矩陣的追加
矩陣的追加是采用append這個(gè)函數(shù)，list也有這個(gè)函數(shù)，但是二者的使用方式略有不同。
1、創(chuàng)建一個(gè)ndarray
2、然后使用np.append()函數(shù)進(jìn)行追加（注意是np.append, 不是a.append）
In [2]: import numpy as np In [3]: a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) In [4]: a = np.append(a, 10) In [5]: a Out[5]: array([ 1, 2, 3, 4, 5, 10]) In [6]: a = np.append(a, [1, 2, 3]) In [7]: a Out[7]: array([ 1, 2, 3, 4, 5, 10, 1, 2, 3])
三、列表的擴(kuò)展(extend)
1、列表的擴(kuò)展就是把兩個(gè)列表合并
2、采用extend函數(shù)
In [9]: a = [1, 2, 3, 4] In [10]: b = [5, 6, 7, 8] In [11]: a Out[11]: [1, 2, 3, 4] In [12]: b Out[12]: [5, 6, 7, 8] In [13]: c = a.extend(b) In [14]: c In [15]: a Out[15]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
請(qǐng)注意extend這個(gè)函數(shù)的返回值是None，所以上面第13行c的輸出為空，而a的值已經(jīng)變了，所以它是直接在a后面擴(kuò)展的，并沒有任何返回值。
四、列表的追加
列表的追加直接用append就行
1、創(chuàng)建列表a
2、在a的后面追加數(shù)據(jù)
In [28]: a = [1, 2,3,4] In [29]: a.append(6) In [30]: a Out[30]: [1, 2, 3, 4, 6] In [31]:
以上這篇numpy實(shí)現(xiàn)合并多維矩陣、list的擴(kuò)展方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
這篇文章主要介紹了詳解python之簡(jiǎn)單主機(jī)批量管理工具，具有一定的參考價(jià)值，有興趣的可以了解一下。2017-01-01
解決python刪除文件的權(quán)限錯(cuò)誤問題
下面小編就為大家分享一篇解決python刪除文件的權(quán)限錯(cuò)誤問題，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-04-04
這篇文章主要介紹了python數(shù)組和矩陣的用法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教2023-05-05
python整合ffmpeg實(shí)現(xiàn)視頻文件的批量轉(zhuǎn)換
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python整合ffmpeg實(shí)現(xiàn)視頻文件的批量轉(zhuǎn)換，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2019-05-05
調(diào)試Python程序時(shí),經(jīng)常會(huì)報(bào)出一些異常，下面這篇文章就來給大家介紹了關(guān)于Python基礎(chǔ)教程之異常的相關(guān)資料，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，需要的朋友可以參考下2019-01-01
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python用插值法繪制平滑曲線，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2018-12-12
python3 json數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換(dumps/loads的使用、dict to str/str to dict、j
JSON (JavaScript Object Notation) 是一種輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交換格式。它基于ECMAScript的一個(gè)子集。這篇文章主要介紹了python3 json數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換(dumps/loads的使用、dict to str/str to dict、json字符串/字典的相互轉(zhuǎn)換) ,需要的朋友可以參考下2019-04-04
大家好，本篇文章主要講的是帶你了解Python語言的神奇世界，感興趣的同學(xué)趕快來看一看吧，對(duì)你有幫助的話記得收藏一下，方便下次瀏覽2021-12-12
Python MySQL數(shù)據(jù)庫連接池組件pymysqlpool詳解
這篇文章主要跟大家介紹了關(guān)于Python MySQL數(shù)據(jù)庫連接池組件pymysqlpool的相關(guān)資料，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面來一起看看吧。2017-07-07
tensorflow 變長(zhǎng)序列存儲(chǔ)實(shí)例
今天小編就為大家分享一篇tensorflow 變長(zhǎng)序列存儲(chǔ)實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-01-01