如何在NumPy中堆叠不同形状的多个特征？

在NumPy中，可以使用np.hstack()和np.vstack()函数来堆叠不同形状的多个特征。

1. np.hstack()函数用于水平堆叠（按列连接）多个特征。它接受一个元组或列表作为参数，其中包含要堆叠的特征数组。这些特征数组的列数必须相同，但行数可以不同。函数将返回一个水平堆叠后的特征数组。

例如，假设有两个特征数组a和b，它们的形状分别为(m, n1)和(m, n2)，其中m表示样本数，n1和n2分别表示两个特征数组的列数。可以使用以下代码将它们水平堆叠：

import numpy as np

stacked_features = np.hstack((a, b))

1. np.vstack()函数用于垂直堆叠（按行连接）多个特征。它的使用方式与np.hstack()类似，接受一个元组或列表作为参数，并返回一个垂直堆叠后的特征数组。

例如，假设有两个特征数组c和d，它们的形状分别为(m1, p)和(m2, p)，其中m1和m2表示两个特征数组的行数，p表示列数。可以使用以下代码将它们垂直堆叠：

import numpy as np

stacked_features = np.vstack((c, d))

这样，通过np.hstack()和np.vstack()函数，可以将不同形状的特征数组水平或垂直堆叠在一起，以便进行后续的数据处理和分析。

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参考链接：

• np.hstack()函数文档：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.hstack.html
• np.vstack()函数文档：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.vstack.html