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以下是关于“numpy中np.c_和np.r_的用法解析”的完整攻略。

背景

在NumPy中，np.c_和np.r_是两个常用的函数，用于将沿着列或行方向连接起来。在本攻略中，我们将介绍这两个函数的用法。

实现

np.c_函数

np.c_函数用于将两个或多个数组沿着列方向连接起来。它将数组作为参数，并返回一个新的数组，其中包含所有输入数组的列连接。

以下是一个示例，展示如何使用np.c_函数连接两个数组：

import numpy as np

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

c = np.c_[a, b]

print(c)

输出结果为：

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

在上述代码中，我们使用np.c_函数将数组a和b沿着列方向连接起来，并将结果存储在变量c中。

np.r_函数

np.r_函数用于将两个或多个数组沿着行方向连接起来。它将数组作为参数，并返回一个新的数组，其中包含所有输入数组的行连接。

以下是一个示例，展示如何使用np.r_函数连接两个数组：

import numpy as np

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

c = np.r_[a, b]

print(c)

输出结果为：

“[1 2 3 4 5 6]

在上述代码中，我们使用np.r_函数将数组a和b沿着行方向连接起来，并将结果存储在变量c中。

## 示例

以下是两个示例，展示如何使用np.c_和np.r_函数连接数组：

```python
import numpy as np

# 示例1：使用np.c_函数
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = np.c_[a, b]

print(c)

# 示例2：使用np.r_函数
d = np.array([[1, 2], [3, 4]])
e = np.array([[5, 6]])

f = np.r_[d, e]

print(f)

输出结果为：

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

在示例1中，我们使用np.c_函数将数组a和b沿着列方向连接起来。在示例2中，我们使用np.r_函数将数组d和e沿着行方向连接起来。

结论

综上所述，“numpy中np.c_和np.r_的用法解析”的攻略介绍了np.c_和np.r_函数的用法。np.c_函数用于将两个或多个数组沿着列方向连接起来，np.r_函数用于将两个或多个数组沿着行方向连接起来。可以根据需要选择适合的函数操作。