Numpy非常重要有用的数组合并操作
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:
- 给已有的数据添加多行,比如增添一些样本数据进去;
- 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

1. 怎样给数据添加新的多行



2. 怎样给数据添加新的多列


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