numpy数据行列的基本操作

numpy纯数字的行增加、列增加，以及二维数组元素的遍历。

import numpy as np


#np.row_stack()形成的是二维数组，行拼接在一起
#np.stack()形成是三维数组，两个数组的行交叉在一起。
#np.column_stack()形成的是二维数组，列拼接在一起。

#纯数字的行拼接

#添加行,列数要相同-----------------
print("行添加")
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a)
print()

b=np.array([[3,4,5]])
c=np.append(a,b,axis=0)
print("append")
print(c)

c=np.row_stack((a,b))
print("row_stack")
print(c)

#添加列，行数要相同-------------------------
print("n列添加")
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a)
print()

b=np.array([[3,4,5],[1,2,3]])
c=np.append(a,b,axis=1)
print("append")
print(c)

c=np.column_stack((a,b))
print("columen_stack")
print(c)

#遍历元素
print("n遍历元素")
iRow=c.shape[0]
jCol=c.shape[1]
for i in range(iRow):
    for j in range(jCol):
        print(c[i][j],end="  ")
    print()

结果：

行添加
[[1 2 3] 
 [4 5 6]]

append   
[[1 2 3] 
 [4 5 6] 
 [3 4 5]]
row_stack
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [3 4 5]]

列添加
[[1 2 3]
 [4 5 6]]

append
[[1 2 3 3 4 5]
 [4 5 6 1 2 3]]
columen_stack
[[1 2 3 3 4 5]
 [4 5 6 1 2 3]]

遍历元素
1  2  3  3  4  5
4  5  6  1  2  3

最后

以上就是自由摩托为你收集整理的numpy数据行列的基本操作的全部内容，希望文章能够帮你解决numpy数据行列的基本操作所遇到的程序开发问题。

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