Python 当连接两个以上的数组时,我没有得到连接的数组
这样做:Python 当连接两个以上的数组时,我没有得到连接的数组,python,arrays,numpy,Python,Arrays,Numpy,这样做: import numpy as np N,M,P = map(int, input().split()) array_1 = np.array([ map(int, input().split()) for i in range(N) ]) array_2 = np.array([ map(int, input().split()) for i in range(M) ]) print(np.concatenate((array_1, array_2), axis = 0))
import numpy as np
N,M,P = map(int, input().split())
array_1 = np.array([ map(int, input().split()) for i in range(N) ])
array_2 = np.array([ map(int, input().split()) for i in range(M) ])
print(np.concatenate((array_1, array_2), axis = 0))
这里的map()将返回一个迭代器而不是列表。在大多数情况下,这最终会节省内存,并会为您提供如下对象:
array_1 = np.array([ list(map(int, input().split())) for i in range(N) ])
array_2 = np.array([ list(map(int, input().split())) for i in range(M) ])
[]]
执行以下操作:
import numpy as np
N,M,P = map(int, input().split())
array_1 = np.array([ map(int, input().split()) for i in range(N) ])
array_2 = np.array([ map(int, input().split()) for i in range(M) ])
print(np.concatenate((array_1, array_2), axis = 0))
这里的map()将返回一个迭代器而不是列表。在大多数情况下,这最终会节省内存,并会为您提供如下对象:
array_1 = np.array([ list(map(int, input().split())) for i in range(N) ])
array_2 = np.array([ list(map(int, input().split())) for i in range(M) ])
[]]
你自己看了阵列1
吗?你应该告诉我们你得到了什么。你自己看了阵列1
吗?你应该告诉我们你得到了什么。