关于hstack和Svstack
关于hstack和Svstack
import numpy as np
>>> a = np.array((1,2,3))
>>> a
array([1, 2, 3])
>>> b = np.array((2,3,4))
>>> np.hstack((a,b))
array([1, 2, 3, 2, 3, 4])
>>> np.vstack((a,b))
array([[1, 2, 3],
[2, 3, 4]])
>>> a = np.array([[1],[2],[3]])
>>> a
array([[1],
[2],
[3]])
>>> b = np.array([[2],[3],[4]])
>>> b
array([[2],
[3],
[4]])
>>> np.hstack((a,b))
array([[1, 2],
[2, 3],
[3, 4]])
>>> np.vstack((a,b))
array([[1],
[2],
[3],
[2],
[3],
[4]])
>>> cluster1 = np.random.uniform(0.5, 1.5, (2, 10))
>>> cluster1
array([[ 0.60849062, 0.80373879, 1.09272159, 1.17109014, 0.54168381,1.30649224, 0.82900102, 0.92583578, 0.79059036, 1.41629785],
[ 1.0175007 , 0.88072217, 0.54571384, 1.33015288, 1.27191768,0.57376194, 0.92339705, 0.97192802, 1.1190226 , 1.41452819]])
>>> cluster2 = np.random.uniform(3.5, 4.5, (2, 10))
>>> cluster2
array([[ 3.8001814 , 3.90072154, 4.02836533, 3.6499184 , 3.64592853,3.65085651, 3.75006055, 4.33185041, 3.70100798, 3.74613316],
[ 3.80366592, 3.80682426, 4.04532742, 4.3735719 , 4.38926895,3.78186945, 4.29025804, 3.66141714, 3.53704142, 3.83882232]])
#第一个数组和第二个数组在水平位置连接,2行*20列
>>> np.hstack((cluster1, cluster2)) #水平
array([[ 0.60849062, 0.80373879, 1.09272159, 1.17109014, 0.54168381,1.30649224, 0.82900102, 0.92583578, 0.79059036, 1.41629785,3.8001814 , 3.90072154, 4.02836533, 3.6499184 , 3.64592853,3.65085651, 3.75006055, 4.33185041, 3.70100798, 3.74613316],
[ 1.0175007 , 0.88072217, 0.54571384, 1.33015288, 1.27191768,0.57376194, 0.92339705, 0.97192802, 1.1190226 , 1.41452819,3.80366592, 3.80682426, 4.04532742, 4.3735719 , 4.38926895,3.78186945, 4.29025804, 3.66141714, 3.53704142, 3.83882232]])
>>> X = np.hstack((cluster1, cluster2)).T
#转置后20行*2列
>>> X
array([[ 0.60849062, 1.0175007 ],
[ 0.80373879, 0.88072217],
[ 1.09272159, 0.54571384],
[ 1.17109014, 1.33015288],
[ 0.54168381, 1.27191768],
[ 1.30649224, 0.57376194],
[ 0.82900102, 0.92339705],
[ 0.92583578, 0.97192802],
[ 0.79059036, 1.1190226 ],
[ 1.41629785, 1.41452819],
[ 3.8001814 , 3.80366592],
[ 3.90072154, 3.80682426],
[ 4.02836533, 4.04532742],
[ 3.6499184 , 4.3735719 ],
[ 3.64592853, 4.38926895],
[ 3.65085651, 3.78186945],
[ 3.75006055, 4.29025804],
[ 4.33185041, 3.66141714],
[ 3.70100798, 3.53704142],
[ 3.74613316, 3.83882232]])
>>> Y = np.vstack((cluster1, cluster2)) #垂直
>>> Y
array([[ 0.60849062, 0.80373879, 1.09272159, 1.17109014, 0.54168381,1.30649224, 0.82900102, 0.92583578, 0.79059036, 1.41629785],
[ 1.0175007 , 0.88072217, 0.54571384, 1.33015288, 1.27191768,0.57376194, 0.92339705, 0.97192802, 1.1190226 , 1.41452819],
[ 3.8001814 , 3.90072154, 4.02836533, 3.6499184 , 3.64592853,3.65085651, 3.75006055, 4.33185041, 3.70100798, 3.74613316],
[ 3.80366592, 3.80682426, 4.04532742, 4.3735719 , 4.38926895,3.78186945, 4.29025804, 3.66141714, 3.53704142, 3.83882232]])
>>> Y=Y.T
>>> Y
array([[ 0.60849062, 1.0175007 , 3.8001814 , 3.80366592],
[ 0.80373879, 0.88072217, 3.90072154, 3.80682426],
[ 1.09272159, 0.54571384, 4.02836533, 4.04532742],
[ 1.17109014, 1.33015288, 3.6499184 , 4.3735719 ],
[ 0.54168381, 1.27191768, 3.64592853, 4.38926895],
[ 1.30649224, 0.57376194, 3.65085651, 3.78186945],
[ 0.82900102, 0.92339705, 3.75006055, 4.29025804],
[ 0.92583578, 0.97192802, 4.33185041, 3.66141714],
[ 0.79059036, 1.1190226 , 3.70100798, 3.53704142],
[ 1.41629785, 1.41452819, 3.74613316, 3.83882232]])
>>>
关于hstack和Svstack的更多相关文章
- Python numpy函数hstack() vstack() stack() dstack() vsplit() concatenate()
感觉numpy.hstack()和numpy.column_stack()函数略有相似,numpy.vstack()与numpy.row_stack()函数也是挺像的. stackoverflow上也 ...
- numpy中的stack操作:hstack()、vstack()、stack()、dstack()、vsplit()、concatenate()
stack():沿着新的轴加入一系列数组. vstack():堆栈数组垂直顺序(行) hstack():堆栈数组水平顺序(列). dstack():堆栈数组按顺序深入(沿第三维). concatena ...
- numpy中stack、hstack,vstack,dstack函数功能解释
https://blog.csdn.net/Riverhope/article/details/78922006 https://blog.csdn.net/ygys1234/article/deta ...
- 【python】Numpy中stack(),hstack(),vstack()函数详解
转自 https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/73380803 这三个函数有些相似性,都是堆叠数组,里面最难理解的应该就是stack ...
- python 中numpy中函数hstack用法和作用
定义: Stack arrays in sequence horizontally (column wise). Take a sequence of arrays and stack them ho ...
- numpy中数据合并,stack ,concentrate,vstack,hstack
在python的numpy库中有一个函数np.stack(), 看过一些博文后觉得别人写的太复杂,然后自己有了一些理解之后做了一些比较简单的解释 np.stack 首先stack函数用于堆叠数组,其调 ...
- 深度学习原理与框架-神经网络-cifar10分类(代码) 1.np.concatenate(进行数据串接) 2.np.hstack(将数据横着排列) 3.hasattr(判断.py文件的函数是否存在) 4.reshape(维度重构) 5.tanspose(维度位置变化) 6.pickle.load(f文件读入) 7.np.argmax(获得最大值索引) 8.np.maximum(阈值比较)
横1. np.concatenate(list, axis=0) 将数据进行串接,这里主要是可以将列表进行x轴获得y轴的串接 参数说明:list表示需要串接的列表,axis=0,表示从上到下进行串接 ...
- [转]Python numpy函数hstack() vstack() stack() dstack() vsplit() concatenate()
Python numpy函数hstack() vstack() stack() dstack() vsplit() concatenate() 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me ...
- Numpy:np.vstack()&np.hstack() flat/flatten
一 . np.vstack: 按垂直方向(行顺序)堆叠数组构成一个新的数组 In[3]: import numpy as np In[4]: a = np.array([[1,2,3]]) a.sh ...
随机推荐
- POI 生成excel
POI生成原生Excel-工具类 https://www.jianshu.com/p/2dfe7fe7d02e JAVA poi 帮助类 https://www.cnblogs.com/Ca ...
- ZooKeeper java例子解读
转载链接:https://blog.csdn.net/liyiming2017/article/details/83276706 需求理解我们先回顾一下例子的需求,此客户端有如下四个需求: 1.它接收 ...
- C++入门经典-例2.9-输出十六进制数以及大写的十六进制数
1:代码如下: #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <iomanip> using names ...
- extentsreport testng美化报告生成
一:主要内容 优化testng测试报告,使用extentsreport 解决extentsreport打开后加载不出来样式的问题 二:报告效果 先上图,看下testng extentsreport报告 ...
- 开源EDR(OSSEC)基础篇- 02 -部署环境与安装方式
https://yq.aliyun.com/articles/683077?spm=a2c4e.11163080.searchblog.9.753c2ec1lRj02l
- mysql数据库集群
mysql数据库集群主要有2种常用方案: replication:速度快.弱一致性.适合保存低价值的数据,主要应用于日志.新闻.帖子等系统. PXC:速度慢.强一致性.适合保存高价值的数据,主要应用于 ...
- sed 删除最后几行 和删除指定行 awk使用
sed 删除最后几行 和删除指定行 转载原文链接:http://blog.51cto.com/lspgyy/1305489 sed 想删除文件中的指定行,是可以用行号指定也可以用RE来匹配的. 删 ...
- CentOS7环境下yum方式安装MySQL5.7
这篇博文主要是从网上摘抄的,做个记录,以后如果有同样的需求,可以直接翻自己的记录.感谢两位大神: https://www.cnblogs.com/luohanguo/p/9045391.html ht ...
- Responsive web design 学习笔记
Advanced Styling with Responsive Design 此笔记为Coursera同名课程笔记. Week1 什么是响应式设计? 响应式设计: It is designing y ...
- Go(05)map介绍
原文地址: http://www.limerence2017.com/2019/06/11/golang06/ 基本用法 map同样也是引用类型,map在使用前需要通过make进行初始化,否则会报pa ...