Numpy非常重要有用的数组合并操作

背景:在给机器学习准备数据的过程中,经常需要进行不同来源的数据合并的操作。

两类场景:

  1. 给已有的数据添加多行,比如增添一些样本数据进去;
  2. 给已有的数据添加多列,比如增添一些特征进去;

以下操作均可以实现数组合并:

  • np.concatenate(array_list, axis=0/1):沿着指定axis进行数组的合并,默认0(行方向)
  • np.vstack或者np.row_stack(array_list):垂直vertically、按行row wise进行数据合并
  • np.hstack或者np.column_stack(array_list):水平horizontally、按列column wise进行数据合并

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2. 怎样给数据添加新的多列

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