python numpy 两个矩阵每个元素求并集，并返回一个与这两个矩阵大小相同的矩阵

直接两个矩阵相加就可以了

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两个矩阵相加即是对应位置的相加，而Python中的True、False值相加时是相当于1和0的，np中加之后又要保持原来的数据类型，所以1+1=2也会变成True

import numpy as np

a = np.array([[True, True], [False, False]])

b = np.array([[True, False], [True, False]])

a

array([[ True,  True],

[False, False]], dtype=bool)

b

array([[ True, False],

[ True, False]], dtype=bool)

a + b

array([[ True,  True],

[ True, False]], dtype=bool)

True + False

1

True + True

2

False + False

bool(1)

True

bool(2)

True

bool(0)

False

python中有将两列数据合并为一列数据的函数么

有， 要用apply函数。一种方式：

def my_test(a, b):

return a + b

df['value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['A'], row['B']), axis=1)

apply完了产生一列新的series。注意axis=1 不能漏了 ，表示apply的方向是纵向

python 怎么实现矩阵运算

1.numpy的导入和使用

data1=mat(zeros((

)))

#创建一个3*3的零矩阵，矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3)

data2=mat(ones((

)))

#创建一个2*4的1矩阵，默认是浮点型的数据，如果需要时int类型，可以使用dtype=int

data3=mat(random.rand(

))

#这里的random模块使用的是numpy中的random模块，random.rand(2,2)创建的是一个二维数组，需要将其转换成#matrix

data4=mat(random.randint(

10

,size=(

)))

#生成一个3*3的0-10之间的随机整数矩阵，如果需要指定下界则可以多加一个参数

data5=mat(random.randint(

,size=(

))

#产生一个2-8之间的随机整数矩阵

data6=mat(eye(

,dtype=

int

))

#产生一个2*2的对角矩阵

a1=[

]; a2=mat(diag(a1))

#生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵

新闻标题：python矩阵合并函数 Python 数组合并
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