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numpy 拼接矩阵

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1、文档

使用numpy的 concatenate 拼接矩阵,文档里面这样解释:

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None, dtype=None, casting="same_kind")

(a1, a2, ...):连接的数组必须有一样的维度;

axis:拼接的方向;

out:预设输出矩阵的大小

…………

2、举例

首先给定两个矩阵:

rotation = np.array([[1, 2, 3],
                     [4, 5, 6],
                     [7, 8, 9]])
 
trans = np.array([[7],
                  [8],
                  [0]])

①:在第一个矩阵后面加上第二个矩阵(加一列):

z = np.concatenate((rotation, trans), axis=1)

输出为:

[[1 2 3 7]
 [4 5 6 8]
 [7 8 9 0]]

②:以及在矩阵下面加一个全零行:

add_arr = np.array([[0, 0, 0, 0]])
array_by_add = np.concatenate((z, add_arr), axis=0)

输出:

[[1 2 3 7]
 [4 5 6 8]
 [7 8 9 0]
 [0 0 0 0]]

③:把矩阵填充为对角矩阵:

第一个为3×3矩阵,第二个为2×3矩阵。

arr1 = np.array([[2, 3, 4],
                 [3, 4, 5],
                 [4, 5, 6]])
arr2 = np.array([[7, 8, 9],
                 [8, 9, 10]])
 
arr_zeros1 = np.zeros((arr2.shape[1], arr1.shape[0]))
print(arr_zeros1)
arr_zeros2 = np.zeros((arr2.shape[0], arr1.shape[1]))
print(arr_zeros2)
total_arr1 = np.concatenate((arr1, arr_zeros1), axis=1)
total_arr2 = np.concatenate((arr_zeros2, arr2,), axis=1)
total_arr = np.concatenate((total_arr1, total_arr2), axis=0)
print(total_arr)

拼接之后结果如下:

[5 6]
[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]
[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]
[[ 2.  3.  4.  0.  0.  0.]
 [ 3.  4.  5.  0.  0.  0.]
 [ 4.  5.  6.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  7.  8.  9.]
 [ 0.  0.  0.  8.  9. 10.]]

官方文档地址:numpy官网地址

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