numpy 는 열 에 따라 두 개의 차원 이 다른 배열 방식 을 연결 합 니 다.

1136 단어 numpy잇닿다차원배열
두 차원 이 다른 ndarray 를 합 칩 니 다.
우리 가 3 이 있다 고 치자.×2 numpy 배열:

x = array(([[1,2], [3, 4], [5,6]]))
1 차원 배열 과 함께 해 야 합 니 다.

y = array(([7, 8,9]))
줄 의 끝 에 추가 하여 3 으로 연결 합 니 다.×3 numpy 배열 은 다음 과 같다.

array([[1,2,7],
    [3,4,8],
    [5,6,9]])
numpy 에서 열 에 따라 연결 하 는 방법 은:

hstack((x,y))
그러나 이것 은 안 됩 니 다.잘못 보고 할 수 있 습 니 다.
ValueError: arrays must have same number of dimensions
해결 방법 은 두 가지 가 있다.
방법 1:

>>> x = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
>>> y = np.array([7,8,9])
>>> np.hstack((x, np.array(([y])).T ))
array([[1, 2, 7],
    [3, 4, 8],
    [5, 6, 9]])
방법 2:

>>> x = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
>>> y = np.array([7,8,9])
>>> np.column_stack((x,y))
array([[1, 2, 7],
    [3, 4, 8],
    [5, 6, 9]])
이상 의 이 numpy 는 열 에 따라 두 개의 차원 을 연결 하 는 서로 다른 배열 방식 은 바로 작은 편집 이 여러분 에 게 공유 하 는 모든 내용 입 니 다.여러분 께 참고 가 되 고 여러분 들 이 저 희 를 많이 사랑 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.
Springboot@Async 비동기 방법 약술
Python 을 사용 하여 각 배열 을 각각 출력 합 니 다.

좋은 웹페이지 즐겨찾기

개발자 우수 사이트 수집

개발자가 알아야 할 필수 사이트 100선 추천 우리는 당신을 위해 100개의 자주 사용하는 개발자 학습 사이트를 정리했습니다
best100-homepage