连接两个不同维数的数组numpy

numpy是Python中一个重要的数值计算库，提供了快速、高效的多维数组操作功能。它可以用于科学计算、数据分析、机器学习等多个领域。

连接两个不同维数的数组可以使用numpy库中的函数numpy.concatenate()。这个函数可以将两个数组沿指定的轴连接在一起，生成一个新的数组。

下面是连接两个不同维数的数组的示例代码：

import numpy as np

# 创建两个不同维数的数组
array1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 2维数组
array2 = np.array([7, 8, 9])  # 1维数组

# 连接两个数组
result = np.concatenate((array1, np.expand_dims(array2, axis=0)), axis=0)

print(result)

输出结果为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

在这个例子中，numpy.concatenate()函数的第一个参数是一个元组，包含了要连接的数组。axis参数用于指定连接的轴，axis=0表示沿着行方向连接。

numpy相关链接：

1. numpy官方文档
2. 腾讯云的云服务器
3. 腾讯云的弹性块存储
4. 腾讯云的云数据库 TencentDB
5. 腾讯云的人工智能平台 AI Lab
6. 腾讯云的物联网套件
7. 腾讯云的移动应用托管 MATE
8. 腾讯云的云存储 COS
9. 腾讯云的区块链服务 TBaaS
10. 腾讯云的元宇宙产品 Tencent XR

请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择还需根据实际需求进行评估。