串联numpy数组并获得所需形状

np.vstack 就是这样,你只需要在之后添加一个换位步骤。

c = np.vstack((a, b)).T
print(c)    
array([[ 1,  6],
       [ 2,  7],
       [ 3,  8],
       [ 4,  9],
       [ 5, 10]])

print(c.shape)
(5, 2)

像 djk47463 mentioned np.array 建造师( 如果他们决定发布,将删除

c = np.array([a,b]).T
print(c) 
array([[ 1,  6],
       [ 2,  7],
       [ 3,  8],
       [ 4,  9],
       [ 5, 10]])

新潮的 np.stack 提供对新轴的更多控制:

In [37]: a = [1,2,3,4,5]
In [38]: b = [6,7,8,9,10]
In [39]: np.stack((a,b), axis=1)
Out[39]: 
array([[ 1,  6],
       [ 2,  7],
       [ 3,  8],
       [ 4,  9],
       [ 5, 10]])
In [40]: _.shape
Out[40]: (5, 2)

默认情况下 axis=0 ,其行为类似于 np.array ,生成(2,5)数组。

vstack 文档注释:

np.concatenate 或 np。堆栈

我认为这夸大了事实,但是, stack 是我最喜欢的新功能之一。我还建议查看类似函数的Python代码。大多数人最终使用 concatenate