组合不同维数的numpy子数组

是指将多个不同维度的numpy子数组进行组合，形成一个新的数组。这样做的好处是可以灵活地处理多维数据，并进行各种操作和计算。

在numpy中，可以使用函数numpy.concatenate()来实现子数组的组合。该函数可以接受一个元组或列表作为参数，其中包含要组合的子数组。通过指定axis参数，可以控制组合的维度。

下面是一个示例代码，展示了如何组合不同维数的numpy子数组：

import numpy as np

# 创建两个不同维度的子数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([5, 6])

# 组合子数组
c = np.concatenate((a, b[np.newaxis, :]), axis=0)

print(c)

输出结果为：

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

在这个例子中，我们首先创建了一个二维数组a和一个一维数组b。然后，使用np.concatenate()函数将它们组合在一起，形成一个新的二维数组c。通过指定axis=0，我们将b作为新的一行添加到a的下方。

组合不同维数的numpy子数组在实际应用中非常有用。例如，在图像处理中，可以将多个不同尺寸的图像组合在一起，形成一个新的图像。在机器学习中，可以将多个特征向量组合在一起，形成一个更复杂的特征表示。

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