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若干个数组可以沿不同的轴合合并到一起，vstack,hstack的简单用法，
> a = np.floor(10*np.random.random((2,2)))
> a
array([[ 8., 8.],
[ 0., 0.]])
> b = np.floor(10*np.random.random((2,2)))
> b
array([[ 1., 8.],
[ 0., 4.]])
> np.vstack((a,b))
array([[ 8., 8.],
[ 0., 0.],
[ 1., 8.],
[ 0., 4.]])
> np.hstack((a,b))
array([[ 8., 8., 1., 8.],
[ 0., 0., 0., 4.]])
column_stack函数功能是将一个1D数组转化成一个2D数组，相当于将1D数组垂直排列。
> from numpy import newaxis
> np.column_stack((a,b)) # With 2D arrays
array([[ 8., 8., 1., 8.],
[ 0., 0., 0., 4.]])
> a = np.array([4.,2.])
> b = np.array([2.,8.])
> a[:,newaxis] # This allows to have a 2D columns vector
array([[ 4.],
[ 2.]])
> np.column_stack((a[:,newaxis],b[:,newaxis]))
array([[ 4., 2.],
[ 2., 8.]])
> np.vstack((a[:,newaxis],b[:,newaxis])) # The behavior of vstack is different
array([[ 4.],
[ 2.],
[ 2.],
[ 8.]])
对于多维数组，hstack沿第二轴，vstack沿第一条轴。
总结
以上就是本文关于Python numpy实现数组合并实例的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。