在Jupyter Notebook中处理NumPy数组的拼接与转置是一项常见的操作。接下来我们将逐步展示如何将`arr1`和`arr2`进行横向合并（按列连接）、纵向合并（按行连接），以及它们各自的结果转置的过程。 --- ### 步骤说明 #### 第一步：创建初始数组 首先我们需要生成两个二维数组用于后续的操作： ```python import numpy as np # 创建第一个数组 arr1 (5 x 2) arr1 = np.arange(10).reshape(5, 2) # 根据 arr1 计算第二个数组 arr2 并乘以 2 arr2 = arr1 * 2 # 打印原始数组供参考 print("Array arr1:") print(arr1) print("\nArray arr2:") print(arr2) ``` 此时 `arr1` 和 `arr2` 都具有相同的形状 `(5, 2)`. --- ### 横向合并 (Concatenate along columns) 使用函数 `np.hstack((array1, array2))`, 可以把两个具有相同行数但是不同列数的矩阵水平堆叠在一起: ```python horizontal_concatenated = np.hstack((arr1, arr2)) print('\nHorizontally concatenated result:') print(horizontal_concatenated) ``` 同样也可以通过命令 `np.concatenate([arr1,arr2], axis=1)`, 其中指定了axis为1表示沿着列的方向去组合起来形成新的大矩阵。 最终得到的是一个拥有原来两倍宽度的新数组 `[5 rows × 4 cols]`. --- ### 纵向合并 (Concatenate along rows) 如果希望垂直地添加另一块内容则采用类似的方式只是更改作用维度罢了，这里我们会利用到方法叫作vstack(): ```python vertical_concatenated = np.vstack((arr1, arr2)) print('\nVertically concatenated result:') print(vertical_concatenated) ``` 等价表达式是运用concatenate(), 设置axis参数值设成默认即零即可达成效果:`np.concatenate([arr1,arr2])`. 所以现在整体高度增加了变为原来的二倍也就是十行保持每行列宽一致仍保留原先的特征 [10×2]. --- ### 结果转置 对于任何一个产生的联合体都可以很容易求得它的转秩形式只要简单呼叫T属性或是transpose()就能获得相应变化版资料呈现方式啦！ 例如先前做的横合成果就可以这么做 : ```python transposed_horizontal_result = horizontal_concatenated.T # OR use 'transpose()' method instead. print('\nThe Transpose of Horizontally Concatenated Result:') print(transposed_horizontal_result ) transposed_vertical_result = vertical_concatenated .T print('\nThe Transpose of Vertically Concatenated Result:') print(transposed_vertical_result ) ``` 这样你就能够看见每个先前制作出来的大型表格变成交换过位置的样子啰 ! --- 总结而言 , 我们探讨了怎样借由numpy函式库内建强大的工具帮助使用者快速便捷地完成多项针对ndarrays类型的运算指令包含但不限于结合与翻转动作等等 !