如何重塑列表中的numpy数组并追加/扩展结果？

在numpy中，可以使用concatenate()函数来重塑和追加/扩展numpy数组。

首先，我们需要了解numpy数组的维度和形状。numpy数组可以是一维、二维、多维的，形状可以是任意的。

要重塑numpy数组，可以使用reshape()函数。该函数接受一个元组作为参数，指定新的形状。例如，如果有一个一维数组arr，想要将其重塑为2行3列的二维数组，可以使用arr.reshape((2, 3))。

要追加/扩展numpy数组，可以使用concatenate()函数。该函数接受一个元组作为参数，指定要追加/扩展的数组。例如，如果有两个二维数组arr1和arr2，想要将它们按行追加在一起，可以使用np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)。

下面是一个完整的示例代码：

import numpy as np

# 创建两个二维数组
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 重塑数组
arr1_reshaped = arr1.reshape((3, 2))

# 追加/扩展数组
arr_combined = np.concatenate((arr1_reshaped, arr2), axis=0)

print("重塑后的数组：")
print(arr1_reshaped)
print("追加/扩展后的数组：")
print(arr_combined)

输出结果为：

重塑后的数组：
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]
追加/扩展后的数组：
[[ 1  2]
 [ 3  4]
 [ 5  6]
 [ 7  8]
 [ 9 10]
 [11 12]]

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