Hàm nối [] là một hàm từ gói NumPy. Về cơ bản, hàm này kết hợp các mảng NumPy với nhau. Hàm này về cơ bản được sử dụng để kết nối hai hoặc nhiều mảng có cùng hình dạng dọc theo một trục được chỉ định. Có những điều cần thiết sau đây cần ghi nhớ
NumPy concatenate[] does not same as a allow the connection of the media system. Nó giống như việc sắp xếp các mảng NumPy
Các bài viết liên quan
- Mã hóa Stream Cipher
- Lý thuyết số Nhóm, Cạnh, Trường
- Các hàm số và ký tự trong R
- Phân tích hồi quy phi tuyến tính trong R
- Định dạng dữ liệu trong SAS
- cục mịch. array[] in numPy
- NumPy nhân ma trận trong Python
Chức năng này có thể hoạt động theo cả chiều dọc và chiều ngang. Điều này có nghĩa là chúng ta có thể nối các mảng với nhau theo chiều ngang hoặc chiều dọc
Hàm concatenate[] thường được viết dưới dạng np. nối [], nhưng chúng ta cũng có thể viết nó dưới dạng numpy. nối []. Nó phụ thuộc vào cách nhập gói numpy, nhập numpy dưới dạng np hoặc nhập numpy, tương ứng
cú pháp
numpy.concatenate [[a1, a2, ...], axis]
Tham số
- [a1, a2,…]
Tham số này xác định trình tự định danh của mảng. Ở đây, a1, a2, a3 … là các mảng có dạng giống nhau, ngoại trừ khả năng tương ứng với mạng
- trục. int [tùy chọn]
Tham số này xác định hệ thống mà mảng sẽ được kết nối với nhau. Theo default, value of it is 0
Nó sẽ trả về một ndarray chứa các phần tử của cả hai mảng
Xem thêm Duyệt mảng trong NumPy
Ví dụ 1. cục mịch. nối []
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z
Trong đoạn mã trên
- We made an an array 'x' by cách sử dụng hàm np. mảng []
- Sau đó, chúng ta đã tạo một mảng 'y' khác bằng cách sử dụng cùng một hàm np. mảng []
- Chúng tôi đã khai báo biến 'z' và gán giá trị trả về của hàm np. nối []
- Chúng ta đã chuyển mảng 'x' và 'y' trong hàm
- Cuối cùng, chúng tôi đã có giá trị của 'z'
In the head, value of both array, tức là ‘x’ và ‘y’ được hiển thị theo thành phần = 0
đầu ra
Ví dụ 2. cục mịch. nối [] với trục = 0
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y], axis=0] z
đầu ra
Ví dụ 3. cục mịch. nối [] với axis = 1
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y.T], axis=1] z
đầu ra
Trong ví dụ trên, '. T’ được sử dụng để thay đổi các cột thành hàng và cột thành hàng
Xem thêm Use Linear Algebra in Numpy
Ví dụ 4. cục mịch. nối [] với axis = Không có
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y], axis=None] z
đầu ra
Trong các ví dụ trên, chúng ta đã sử dụng hàm np. nối []. Chức năng này không được đảm bảo toàn bộ khi bắt đầu với MaskedArray. Có một cách sau đây mà qua đó chúng ta có thể kết nối các mảng có thể duy trì việc kiểm tra các đầu vào MaskedArray
Làm cách nào để nối các mảng NumPy trong Python? . Ghép nối đề cập đến việc đặt nội dung của hai hoặc nhiều mảng trong một mảng. Trong Python NumPy, chúng ta có thể nối các mảng theo trục [dọc hoặc ngang], trong khi trong SQL, chúng ta nối các bảng dựa trên các khóa
Bạn có thể chuyển một chuỗi các mảng mà bạn muốn nối vào hàm concatenate[], cùng với trục. Nếu trục không được thông qua một cách rõ ràng, nó được lấy bằng 0. Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích cách nối các mảng NumPy [ndarray] với các ví dụ bằng cách sử dụng các hàm như concatenate[],
import numpy as np
#Create NumPy arrays
arr = np.array[[4, 7, 12]]
arr1 = np.array[[5, 9, 15]]
# Use concatenate[] to join two arrays
con = np.concatenate[[arr, arr1]]
print[con]
import numpy as np
#Create NumPy arrays
arr = np.array[[4, 7, 12]]
arr1 = np.array[[5, 9, 15]]
# Use concatenate[] to join two arrays
con = np.concatenate[[arr, arr1]]
print[con]
import numpy as np
#Create NumPy arrays
arr = np.array[[4, 7, 12]]
arr1 = np.array[[5, 9, 15]]
# Use concatenate[] to join two arrays
con = np.concatenate[[arr, arr1]]
print[con]
import numpy as np
#Create NumPy arrays
arr = np.array[[4, 7, 12]]
arr1 = np.array[[5, 9, 15]]
# Use concatenate[] to join two arrays
con = np.concatenate[[arr, arr1]]
print[con]
Lưu ý rằng trong Python NumPy,
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z00 là một mảng đa chiều, đồng nhất gồm các mục có kích thước cố định cùng loại. Bạn có thể tạo đối tượng ndarray bằng cách sử dụng
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z01
1. Ví dụ nhanh về mảng nối NumPy
Nếu bạn đang vội, dưới đây là một số ví dụ nhanh về cách hợp nhất hai mảng NumPy. Ngoài ra, bạn cũng có thể sử dụng NumPy. hàm append[] nối thêm mảng
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z2
Hãy xem từng ví dụ này
2. Ghép các mảng NumPy
Sử dụng
import numpy as np
#Create NumPy arrays
arr = np.array[[4, 7, 12]]
arr1 = np.array[[5, 9, 15]]
# Use concatenate[] to join two arrays
con = np.concatenate[[arr, arr1]]
print[con]
Ghép nối đề cập đến việc đặt nội dung của hai hoặc nhiều mảng trong một mảng. Trong Python NumPy, chúng ta có thể nối các mảng theo trục [dọc hoặc ngang], trong khi trong SQL, chúng ta nối các bảng dựa trên các khóa
import numpy as np
#Create NumPy arrays
arr = np.array[[4, 7, 12]]
arr1 = np.array[[5, 9, 15]]
# Use concatenate[] to join two arrays
con = np.concatenate[[arr, arr1]]
print[con]
Sản lượng dưới sản lượng. Nếu bạn nhận thấy nó chỉ nối thêm các phần tử từ mảng thứ hai vào mảng đầu tiên và trả về một mảng NumPy mới
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z0
3. sử dụng numpy. nối[] với axis=1
Bạn cũng có thể nối hai mảng NumPy theo cột bằng cách chỉ định axis=1. Bây giờ mảng kết quả là một ma trận rộng với nhiều cột hơn hàng. Với
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z03, nó trả về một mảng các mảng [Mảng lồng nhau]
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z7
Sản lượng dưới sản lượng
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z8
Bây giờ hãy xem cách hợp nhất các mảng NumPy lồng nhau
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z9
Sản lượng dưới sản lượng
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y], axis=0] z0
4. sử dụng numpy. stack[] Chức năng tham gia mảng
Ngoài ra, hãy sử dụng hàm
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z04 để nối một chuỗi các mảng dọc theo một trục mới. Bạn chuyển một chuỗi các mảng mà bạn muốn nối vào hàm
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z04 cùng với trục. Nếu trục không được thông qua một cách rõ ràng, nó được lấy bằng không
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y], axis=0] z3
Sản lượng dưới sản lượng. Vì tôi đã sử dụng
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z03 nên nó được nối trên các cột
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z8
5. Sử dụng NumPy. Hàm hstack []
Tương tự, bạn cũng có thể nối các mảng theo chiều ngang trong Python NumPy bằng hàm
import numpy as np
#Create NumPy arrays
arr = np.array[[4, 7, 12]]
arr1 = np.array[[5, 9, 15]]
# Use concatenate[] to join two arrays
con = np.concatenate[[arr, arr1]]
print[con]
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y], axis=0] z7
Sản lượng dưới sản lượng
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z0
6. Sử dụng NumPy. hàm vstack[]
Bạn có thể sử dụng
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z08 để sắp xếp các mảng theo thứ tự theo chiều dọc
import numpy as np
#Create NumPy arrays
arr = np.array[[4, 7, 12]]
arr1 = np.array[[5, 9, 15]]
# Use concatenate[] to join two arrays
con = np.concatenate[[arr, arr1]]
print[con]
Sản lượng dưới sản lượng
import numpy as np
#Create NumPy arrays
arr = np.array[[4, 7, 12]]
arr1 = np.array[[5, 9, 15]]
# Use concatenate[] to join two arrays
con = np.concatenate[[arr, arr1]]
print[con]
7. sử dụng numpy. dstack[] Chức năng nối các mảng
Sử dụng
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z09 để xếp theo chiều cao, bằng với chiều sâu
import numpy as np
#Create NumPy arrays
arr = np.array[[4, 7, 12]]
arr1 = np.array[[5, 9, 15]]
# Use concatenate[] to join two arrays
con = np.concatenate[[arr, arr1]]
print[con]
Sản lượng dưới sản lượng. Đầu ra này giống như sử dụng
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z70 với
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z03
import numpy as np
#Create NumPy arrays
arr = np.array[[4, 7, 12]]
arr1 = np.array[[5, 9, 15]]
# Use concatenate[] to join two arrays
con = np.concatenate[[arr, arr1]]
print[con]
8. Sự kết luận
Trong bài viết này, tôi đã giải thích cách nối NumPy hai hoặc nhiều mảng bằng cách sử dụng
import numpy as np x=np.array[[[1,2],[3,4]]] y=np.array[[[12,30]]] z=np.concatenate[[x,y]] z70,
import numpy as np
#Create NumPy arrays
arr = np.array[[4, 7, 12]]
arr1 = np.array[[5, 9, 15]]
# Use concatenate[] to join two arrays
con = np.concatenate[[arr, arr1]]
print[con]
import numpy as np
#Create NumPy arrays
arr = np.array[[4, 7, 12]]
arr1 = np.array[[5, 9, 15]]
# Use concatenate[] to join two arrays
con = np.concatenate[[arr, arr1]]
print[con]
import numpy as np
#Create NumPy arrays
arr = np.array[[4, 7, 12]]
arr1 = np.array[[5, 9, 15]]
# Use concatenate[] to join two arrays
con = np.concatenate[[arr, arr1]]
print[con]
import numpy as np
#Create NumPy arrays
arr = np.array[[4, 7, 12]]
arr1 = np.array[[5, 9, 15]]
# Use concatenate[] to join two arrays
con = np.concatenate[[arr, arr1]]
print[con]