怎么在Python中使用numpy模块实现矩阵连接？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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Numpy模块自带的矩阵连接函数

#!usr/bin/env python
#encoding:utf-8
from __future__ import division
 
'''
__Author__:沂水寒城
使用numpy模块实现矩阵的连接操作
'''
 
import numpy as np
 
def simple_test():
  '''
  简单的小实验
  '''
  sim_one,sim_two=[1,5,8,0,3,6],[11,5,8,0,3]
  one_list=[[1,2,3],[1,2,1],[3,4,5],[4,5,6]]
  two_list=[[5,6,7],[6,7,8],[6,7,9],[0,4,7],[4,6,0],[2,9,1],[5,8,7],[9,7,8],[3,7,9]]
  three_list=[[0,4,3,7],[4,6,1,0],[2,5,9,1]]
  three_list=np.array(three_list)
  four_list=[[2,9,1],[5,8,7],[9,7,8],[3,7,9]]
  print '对一维列表连接结果为：'
  pring np.concatenate([sim_one,sim_two],axis=0)
  print '对两个矩阵按行连接结果为：'
  print np.concatenate([one_list,two_list],axis=0)
  print '对两个矩阵按列连接结果为：'
  print np.concatenate([one_list,three_list.T],axis=1)
  print np.concatenate([one_list,four_list],axis=1)
 
 
if __name__ == '__main__':
  simple_test()

结果如下：

[Decode error - output not utf-8]
[Decode error - output not utf-8]
[ 1 5 8 0 3 6 11 5 8 0 3]
对两个矩阵按行连接结果为：
[[1 2 3]
 [1 2 1]
 [3 4 5]
 [4 5 6]
 [5 6 7]
 [6 7 8]
 [6 7 9]
 [0 4 7]
 [4 6 0]
 [2 9 1]
 [5 8 7]
 [9 7 8]
 [3 7 9]]
对两个矩阵按列连接结果为：
[[1 2 3 0 4 2]
 [1 2 1 4 6 5]
 [3 4 5 3 1 9]
 [4 5 6 7 0 1]]
[[1 2 3 2 9 1]
 [1 2 1 5 8 7]
 [3 4 5 9 7 8]
 [4 5 6 3 7 9]]
[Finished in 0.5s]

np.concatenate（）函数中，第一个参数为待合并的矩阵、列表，第二个参数为0则表示是按照行连接数据，为1则表示是按照列连接数据。

从上面结果可以看到对于一维列表，axis参数可以省略，对于二维列表当axis为0时也可以省略

当axis为1时，需要注意被连接的数据矩阵行数列数需要相同才行，否则会报错：

AttributeError: 'list' object has no attribute 'T'

即，当axis为1时，本质上就是将矩阵以行为基准对应行的数据直接连接即可

当axis为1时，本质上就是将矩阵以列为基准将数据以此向下堆放在一起即可

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