什么是 np.c_

在 NumPy 中，np.c_ 是一个用于连接数组的函数。它允许我们按列连接两个或多个数组，并生成一个新的数组。

语法

np.c_[array1, array2, ...]

参数

• array1, array2, ...: 需要连接的多个数组。

返回值

一个沿着列方向连接数组的新数组。

示例

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3]])
b = np.array([[4, 5, 6]])
c = np.array([[7, 8, 9]])

result = np.c_[a, b, c]
print(result)

输出结果:

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

解释

在上面的示例中，我们创建了3个一维数组，a, b, 和 c。

• 数组 a 是 [1 2 3]，
• 数组 b 是 [4 5 6]，
• 数组 c 是 [7 8 9]。

我们使用 np.c_ 函数将这几个数组按列连接在一起，生成一个新的数组 result。result 的值是 [[1 2 3 4 5 6 7 8 9]]。

在连接数组时，要确保数组的行数是相同的，否则会抛出异常。

应用场景

• 数据处理：当我们需要将不同的数据按列连接为一个数据表时，np.c_ 函数非常有用。这在数据分析和机器学习中经常用到。
• 数据增强：在深度学习中，我们经常需要将输入图像和标签连接在一起作为模型的训练数据。使用 np.c_ 函数可以方便地完成这一任务。

总之，np.c_ 是一个方便的函数，它允许我们按列连接多个数组，并且在数据处理和数据增强方面有着广泛的应用。