Python NumPy矩阵合并：column_stack与row_stack用法详解

橘子海

发布时间：2026-10-13| 4人浏览过

原创

本文介绍Python中NumPy库实现矩阵合并的两种核心方法：列合并np.column_stack()与行合并np.row_stack()。两者均接收元组作为参数，分别实现水平与垂直方向的矩阵拼接，适用于多维数组处理场景。

在Python的科学计算库NumPy中，若需对矩阵进行合并操作，主要依赖两个专用函数。

执行列合并时，使用np.column_stack()函数，该函数要求传入一个包含待合并矩阵的元组作为参数。

执行行合并时，使用np.row_stack()函数，同样需要传入一个包含待合并矩阵的元组作为参数。

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(8).reshape(4, -1)
>>> print(a)
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]
 [6 7]]
>>> b = np.arange(8, 16).reshape(4, -1)
>>> print(b)
[[ 8 9]
 [10 11]
 [12 13]
 [14 15]]
>>> c = np.column_stack((a, b))
>>> print(c)
[[ 0 1 8 9]
 [ 2 3 10 11]
 [ 4 5 12 13]
 [ 6 7 14 15]]
>>> d = np.row_stack((a, b))
>>> print(d)
[[ 0 1]
 [ 2 3]
 [ 4 5]
 [ 6 7]
 [ 8 9]
 [10 11]
 [12 13]
 [14 15]]

上述内容即为NumPy矩阵合并的具体实现方式，供读者参考与实践。