numpy中np.c_和np.r_的用法解析

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

a = np.array([[1, 2, 3],[7,8,9]])

b=np.array([[4,5,6],[1,2,3]])

a
Out[4]:
array([[1, 2, 3],
      [7, 8, 9]])

b
Out[5]:
array([[4, 5, 6],
      [1, 2, 3]])

c=np.c_[a,b]

c
Out[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]

f
Out[12]:
array([[7, 1],
      [8, 2],
      [9, 3]])

2.np.r_的用法

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]

g
Out[14]:
array([[1, 2, 3],
      [7, 8, 9],
      [4, 5, 6],
      [1, 2, 3]])

h=np.r_[d,e]

h
Out[16]: array([7, 8, 9, 1, 2, 3])

来源：https://blog.csdn.net/weixin_41797117/article/details/80048688