np.r_是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等。
np.c_是按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等。
具体见示例：
1.np.c_的用法
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a = np.array([[1, 2, 3],[7,8,9]]) b=np.array([[4,5,6],[1,2,3]]) aOut[4]: array([[1, 2, 3], [7, 8, 9]]) bOut[5]: array([[4, 5, 6], [1, 2, 3]]) c=np.c_[a,b] cOut[7]: array([[1, 2, 3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 1, 2, 3]]) d= np.array([7,8,9]) e=np.array([1, 2, 3]) f=np.c_[d,e] fOut[12]: array([[7, 1], [8, 2], [9, 3]]) |
2.np.r_的用法
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a = np.array([[1, 2, 3],[7,8,9]])b=np.array([[4,5,6],[1,2,3]]) d= np.array([7,8,9])e=np.array([1, 2, 3]) g=np.r_[a,b] gOut[14]: array([[1, 2, 3], [7, 8, 9], [4, 5, 6], [1, 2, 3]]) h=np.r_[d,e] hOut[16]: array([7, 8, 9, 1, 2, 3]) |
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