numpy按列连接两个维数不同的数组方式

在NumPy中，我们可以使用numpy.concatenate函数按列连接两个维数不同的数组。以下是按列连接两个维数不同的数组的详细攻略：

1. numpy.concatenate函数

numpy.concatenate函数可以按列连接两个维数不同的数组。以下是numpy.concatenate函数的语法：

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=1)

其中，a1、a2等是要连接的数组，axis参数指定连接的轴，axis=1表示按列连接。

1. 示例说明

以下是两个按列连接两个维数不同的数组的示例：

• 示例1：

import numpy as np

# 创建两个维数不同的数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
b = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 按列连接两个数组
c = np.concatenate((a, b), axis=1)

# 输出连接后的数组
print(c)

在上面的示例中，我们创建了两个维数不同的数组a和b，并使用numpy.concatenate函数按列连接了这两个数组。最后，我们使用print函数输出了连接后的数组c。

• 示例2：

import numpy as np

# 创建两个维数不同的数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.array([[7, 8], [9, 10]])

# 按列连接两个数组
c = np.concatenate((a, b), axis=1)

# 输出连接后的数组
print(c)

在上面的示例中，我们创建了两个维数不同的数组a和b，并使用numpy.concatenate函数按列连接了这两个数组。最后，我们使用print函数输出了连接后的数组c。

这就是关于按列连接两个维数不同的数组的详细攻略，以及两个示例。希望对你有所帮助！