在numpy数组中重塑和连接

在numpy中，重塑和连接是常见的数组操作。

重塑（Reshape）是指改变数组的形状，即改变数组的维度和大小，但是数组中的元素总数保持不变。可以使用reshape()函数来实现重塑操作。该函数接受一个参数，即新的形状，可以是一个整数元组或者一个整数列表。例如，将一个一维数组重塑为二维数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
reshaped_arr = arr.reshape((2, 3))
print(reshaped_arr)

输出结果为：

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

连接（Concatenate）是指将多个数组按照指定的轴方向进行拼接。可以使用concatenate()函数来实现连接操作。该函数接受两个参数，第一个参数是要连接的数组序列，第二个参数是指定的轴方向。例如，将两个二维数组按行连接：

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
concatenated_arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)
print(concatenated_arr)

输出结果为：

[[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]]

在numpy中，重塑和连接操作可以灵活地处理数组的形状和结构，方便进行数据处理和分析。

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