在NumPy中,可以使用np.concatenate()
函数来追加不同维度的数组。以下是一个示例代码:
import numpy as np
# 创建两个不同维度的数组
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr2 = np.array([7, 8, 9])
# 在行方向上追加数组
result1 = np.concatenate((arr1, np.expand_dims(arr2, axis=0)), axis=0)
print(result1)
# 在列方向上追加数组
result2 = np.concatenate((arr1, np.expand_dims(arr2, axis=1)), axis=1)
print(result2)
输出结果为:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
[[1 2 3 7]
[4 5 6 8]]
在上面的示例中,我们首先创建了一个2维数组arr1
和一个1维数组arr2
。然后使用np.expand_dims()
函数将arr2
的维度扩展为(1, 3)
,以便在行或列方向上与arr1
进行拼接。最后使用np.concatenate()
函数来实现数组的追加操作。在np.concatenate()
函数中,axis
参数用于指定拼接的方向,axis=0
表示沿行方向拼接,axis=1
表示沿列方向拼接。
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