numpy中np.c_和np.r_怎么使用

今天小编给大家分享一下numpy中np.c_和np.r_怎么使用的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

1.np.c_的用法

a = np.array([[1, 2, 3],[7,8,9]])
 
b=np.array([[4,5,6],[1,2,3]])
 
a
Out[4]: 
array([[1, 2, 3],
       [7, 8, 9]])
 
b
Out[5]: 
array([[4, 5, 6],
       [1, 2, 3]])
 
c=np.c_[a,b]
 
c
Out[7]: 
array([[1, 2, 3, 4, 5, 6],
       [7, 8, 9, 1, 2, 3]])
 
 
 
d= np.array([7,8,9])
 
e=np.array([1, 2, 3])
 
f=np.c_[d,e]
 
f
Out[12]: 
array([[7, 1],
       [8, 2],
       [9, 3]])

2.np.r_的用法

a = np.array([[1, 2, 3],[7,8,9]])
b=np.array([[4,5,6],[1,2,3]])
 
d= np.array([7,8,9])
e=np.array([1, 2, 3])
 
g=np.r_[a,b]
 
g
Out[14]: 
array([[1, 2, 3],
       [7, 8, 9],
       [4, 5, 6],
       [1, 2, 3]])
 
h=np.r_[d,e]
 
h
Out[16]: array([7, 8, 9, 1, 2, 3])

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