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np.r_是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等。
np.c_是按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等。

具体见示例：

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])

到此这篇关于numpy中np.c_和np.r_的用法解析的文章就介绍到这了,更多相关numpy np.c_和np.r_内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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