L'instance de classe c_ est assez populaire sous numpy et permet rapidement de concaténer deux matrices sur le dernier axe. On utilise le plus souvent cette instance pour concaténer des matrices de dimension (n*1):
>>> import numpy as np>>> a = np.array([5,2,1,7])>>> b = np.array([9,0,8,6])>>> c = np.c_[a,b]>>> carray([[5, 9],[2, 0],[1, 8],[7, 6]])
Un autre exemple:
>>> import numpy as np>>> a = np.ones(4)>>> b = np.zeros((4,10))>>> c = np.c_[a,b]>>> carray([[ 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],[ 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],[ 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],[ 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
Pour les autres cas de concaténation veuillez consulter numpy.concatenate.
Recherches associées
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| numpy.c | Numpy Doc |
What does the c underscore function c_ do exactly? |
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| Concatenating two one-dimensional NumPy arrays | stackoverflow |
| numpy.concatenate | Numpy Doc |
