numpy实现合并多维矩阵、list的扩展方法

这篇文章主要介绍了关于numpy实现合并多维矩阵、list的扩展方法，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下

一、合并多个numpy矩阵

1、首先创建两个多维矩阵

矩阵a的大小为（2，3，2）

矩阵b的大小为（3，2，3）

采用concatentate这个函数就可以合并两个多维矩阵

合并之后应为（5，3，2）

In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.ndarray((3, 2, 3))
In [3]: b = np.ndarray((2, 2, 3))
In [4]: print(a.shape, b.shape)
(3, 2, 3) (2, 2, 3)
In [5]: c = np.concatenate((a, b), axis = 0)
In [6]: print(c.shape)
(5, 2, 3)
In [7]:

二、矩阵的追加

矩阵的追加是采用append这个函数，list也有这个函数，但是二者的使用方式略有不同。

1、创建一个ndarray

2、然后使用np.append()函数进行追加（注意是np.append, 不是a.append）

In [2]: import numpy as np
In [3]: a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
In [4]: a = np.append(a, 10)
In [5]: a
Out[5]: array([ 1, 2, 3, 4, 5, 10])
In [6]: a = np.append(a, [1, 2, 3])
In [7]: a
Out[7]: array([ 1, 2, 3, 4, 5, 10, 1, 2, 3])

三、列表的扩展(extend)

1、列表的扩展就是把两个列表合并

2、采用extend函数

In [9]: a = [1, 2, 3, 4]
In [10]: b = [5, 6, 7, 8]
In [11]: a
Out[11]: [1, 2, 3, 4]
In [12]: b
Out[12]: [5, 6, 7, 8]
In [13]: c = a.extend(b)
In [14]: c
In [15]: a
Out[15]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

请注意extend这个函数的返回值是None，所以上面第13行c的输出为空，而a的值已经变了，所以它是直接在a后面扩展的，并没有任何返回值。

四、列表的追加

列表的追加直接用append就行

1、创建列表a

2、在a的后面追加数据

In [28]: a = [1, 2,3,4]
In [29]: a.append(6)
In [30]: a
Out[30]: [1, 2, 3, 4, 6]
In [31]:

相关推荐：

如何实现删除numpy.array中的行或列

以上就是numpy实现合并多维矩阵、list的扩展方法的详细内容，更多请关注其它相关文章！