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深入理解NumPy简明教程—数组3（组合）

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以下是关于“深入理解NumPy简明教程—数组3（组合）”的完整攻略。

组合的概念

在NumPy中，我们可以使用一些函数将多个数组组合成一个数组。这些函数包括concatenate、hstack、vstack和dstack等。

使用concatenate函数

concatenate函数可以将多个数组按照指定的轴组合成一个数组。下面是一个使用concatenate函数的示例代码：

import numpy as np

# 创建两个一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 使用concatenate函数将两个数组组合成一个数组
c = np.concatenate((a, b))

# 输出结果
print('Array a:', a)
print('Array b:', b)
print('Array c:', c)

在上面的示例代码中，我们创建了两个一维数组a和b，并使用np.concatenate()函数将它们组合成一个数组c。最后，我们输出了原始数组和组合后的数组。

除了按行组合数组，我们还可以按列组合数组。下面是另一个使用concatenate函数的示例：

import numpy as np

# 创建两个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 使用concatenate函数将两个数组组合成一个数组
c = np.concatenate((a, b), axis=1)

# 输出结果
print('Array a:\n', a)
print('Array b:\n', b)
print('Array c:\n', c)

在上面的示例代码中，我们创建了两个二维数组a和b，并使用np.concatenate()函数将它们组合成一个数组c。在使用np.concatenate()函数时，我们指定了axis=1，表示按列组合数组。最后，我们输出了原始数组和组合后的数组。

使用stack函数

stack函数可以将多个数组按照指定的轴组合成一个多维数组。下面是一个使用stack函数的示例代码：

import numpy as np

# 创建两个一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 使用stack函数将两个数组组合成一个二维数组
c = np.stack((a, b))

# 输出结果
print('Array a:', a)
print('Array b:', b)
print('Array c:\n', c)

在上面的示例代码中，我们创建了两个一维数组a和b，并使用np.stack()函数将它们组合一个二维数组c。最后，我们输出了原始数组和组合后的数组。

除了按行组合数组，我们还可以按深度组合数组。下面是另一个使用stack函数的示例：

import numpy as np

# 创建两个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 使用stack函数将两个数组组合成一个三维数组
c = np.stack((a, b), axis=2)

# 输出结果
print('Array a:\n', a)
print('Array b:\n', b)
print('Array c:\n', c)

在上面的示例代码中，我们创建了两个二维数组a和b，并np.stack()函数将它们组合成一个三维数组c。在使用np.stack()函数时，我们指定了axis=2，表示按深度组合数组。最后，我们输出了原始数组和组合后的数组。

综上所述，“深入理解NumPy简明教程数组3（组合）”的完整攻略包括了组合的概念、使用concatenate函数和stack函数的方法和示例代码的演示。在实际应用中可以根据具体的需求选择合适的方法。

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