Nối có nghĩa là tham gia. Hàm này được sử dụng để nối hai hoặc nhiều mảng có hình dạng giống nhau dọc theo một trục xác định. Hàm nhận các tham số sau
numpy.concatenate[[a1, a2, ...], axis]
Ở đâu,
Sr. Không. Tham số và Mô tảa1,a2
Dãy các mảng cùng kiểu
2trục
Trục dọc theo đó các mảng phải được nối. Mặc định là 0
Ví dụ
import numpy as np a = np.array[[[1,2],[3,4]]] print 'First array:' print a print '\n' b = np.array[[[5,6],[7,8]]] print 'Second array:' print b print '\n' # both the arrays are of same dimensions print 'Joining the two arrays along axis 0:' print np.concatenate[[a,b]] print '\n' print 'Joining the two arrays along axis 1:' print np.concatenate[[a,b],axis = 1]
Đầu ra của nó như sau -
First array: [[1 2] [3 4]] Second array: [[5 6] [7 8]] Joining the two arrays along axis 0: [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]] Joining the two arrays along axis 1: [[1 2 5 6] [3 4 7 8]]
numpy_array_manipulation. htm
Trong hướng dẫn Python NumPy này, chúng ta sẽ thảo luận về phép nối Python NumPy và cũng đề cập đến các ví dụ bên dưới
- Python NumPy nối các mảng
- Python NumPy nối các mảng 1d
- Python NumPy nối các mảng 2d
- Python NumPy nối 2 mảng
- Python NumPy nối nhiều mảng
- Python NumPy nối mảng trống
- Python NumPy nối các mảng 3d
- Python NumPy nối với nối thêm
- Python NumPy nối float
Mục lục
- Python NumPy nối
- Python NumPy nối các mảng
- Python NumPy nối các mảng 1d
- Python NumPy nối các mảng 2d
- Python NumPy nối 2 mảng
- Python NumPy nối nhiều mảng
- Python NumPy nối mảng trống
- Python NumPy nối các mảng 3d
- Nối Python NumPy vs append
- Python NumPy nối float
Python NumPy nối
- Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về python NumPy concatenate
- Nối có nghĩa là tham gia một chuỗi các mảng dọc theo một trục hiện có
- Trong phép nối NumPy, chúng ta có thể dễ dàng sử dụng hàm np. nối []
- Hàm này được sử dụng để nối hai hoặc nhiều mảng NumPy đã cho dọc theo trục hiện có
- Chúng ta cần sử dụng NumPy. phương thức nối có chứa ba tham số đầu tiên là mảng
- Ở đây bạn cần đề cập đến các mảng mà bạn muốn tham gia hoặc nối
- Nhưng khi lấy các mảng, bạn nên nhớ rằng bạn không thể nối hoặc nối các mảng có kích thước khác nhau
- Kích thước của mảng phải giống nhau
cú pháp
Đây là cú pháp của numpy concatenate
numpy.concatenate
[
arrays,
axis=0,
out=None
]- Mảng. Các mảng phải có hình dạng giống nhau, ngoại trừ kích thước tương ứng với trục. [đầu tiên, theo mặc định]
- trục. Dọc theo trục nào bạn muốn nối các mảng NumPy và theo giá trị mặc định là 0, không có gì ngoài trục đầu tiên. Vì vậy, trong một chiều, nó chỉ chứa một chiều dựa trên trục đó, bạn có thể nối các mảng NumPy. khi bạn lấy trục là không, nó sẽ làm phẳng các mảng NumPy đã cho trước, sau đó nó sẽ nối các mảng đó
- Ngoài. Giá trị mặc định là không nếu được cung cấp đây là đích để đặt kết quả, bạn có thể lưu trữ các mảng tham gia trong một mảng khác hoặc trong bất kỳ đích nào khác
Ví dụ
import numpy as np
arr1 = np.array[[[4, 6], [8, 9]]]
arr2 = np.array[[[3, 2]]]
conc_arr = np.concatenate[[arr1, arr2], axis=0]
print[conc_arr]Đây là Ảnh chụp màn hình của đoạn mã sau
Đây là cách NumPy nối hoạt động
Đọc. Python NumPy Random + Ví dụ
Python NumPy nối các mảng
- Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về mảng nối Python NumPy
- Trong các mảng nối có nhiều mảng, chúng ta có thể dễ dàng sử dụng hàm np. nối []
- Nó có thể được sử dụng để nối hai mảng theo hàng hoặc theo cột
- Hàm nối có thể nhận hai hoặc nhiều mảng có cùng hình dạng và theo mặc định, hàm nối theo hàng có nghĩa là axis=0
- Đầu tiên, chúng ta tạo một mảng từ hàm sắp xếp. Vì vậy, nếu tôi muốn tham gia hai mảng đã cho thì tôi cần đề cập đến np. hàm nối
- Khi bạn lấy trục là không, nó sẽ làm phẳng các mảng NumPy đã cho trước, sau đó nó sẽ nối các mảng đó
cú pháp
Đây là cú pháp của mảng nối numpy
numpy.concatenate
[
arrays,
axis=0,
out=None
]Ví dụ
import numpy as np
arr1 = np.arange[8]
arr2 = np.arange[4]
conc_arr = np.concatenate[[arr1, arr2], axis=0]
print[conc_arr]Đây là Ảnh chụp màn hình của đoạn mã sau
Đoạn mã trên chúng ta có thể sử dụng để nối các mảng trong Python NumPy
Đọc Python NumPy nan
Python NumPy nối các mảng 1d
- Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về mảng 1d nối numpy trong python
- Mảng một chiều có nghĩa là tập hợp dữ liệu đồng nhất trong một hàng. Nó còn được gọi là véc tơ. Khi đó là một hàng hoặc mảng 1D, bạn chỉ phải sử dụng một dấu ngoặc vuông
- Trong các mảng 1d nối có nhiều mảng, chúng ta có thể dễ dàng sử dụng hàm np. nối []
- Trong phương thức này, lấy hai mảng 1 chiều và nối chúng thành một chuỗi mảng
- Vì vậy, bạn phải truyền các mảng bên trong hàm nối vì hàm nối được sử dụng để nối một chuỗi các mảng
- Chúng ta cũng có thể sử dụng chức năng numpy. stack[] để tham gia một chuỗi các mảng
cú pháp
Đây là cú pháp của mảng 1d nối numpy
numpy.concatenate
[
arrays,
axis=0,
out=None
]Ví dụ
________số 8Đây là Ảnh chụp màn hình của đoạn mã sau
Đây là cách nối các mảng 1d trong Python NumPy
Đọc. Kiểm tra xem NumPy Array có trống không trong Python
Python NumPy nối các mảng 2d
- Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về mảng 2d nối numpy trong python
- Mảng hai chiều có nghĩa là tập hợp dữ liệu đồng nhất trong danh sách của danh sách. Nó còn được gọi là ma trận. Trong một mảng 2D, bạn phải sử dụng hai dấu ngoặc vuông, đó là lý do tại sao nó nói danh sách các danh sách
- Trong hai chiều, nó chứa hai trục dựa trên trục bạn có thể nối các mảng có nhiều mảng
- Trong các mảng 2d nối numpy, chúng ta có thể dễ dàng sử dụng hàm np. nối []
- Trong phương pháp này, giá trị trục là 1 để nối các phần tử theo cột
cú pháp
Đây là cú pháp của mảng 2d nối numpy
numpy.concatenate
[
arrays,
axis=1,
out=None
]Ví dụ
import numpy as np a = np.array[[[1,2],[3,4]]] print 'First array:' print a print '\n' b = np.array[[[5,6],[7,8]]] print 'Second array:' print b print '\n' # both the arrays are of same dimensions print 'Joining the two arrays along axis 0:' print np.concatenate[[a,b]] print '\n' print 'Joining the two arrays along axis 1:' print np.concatenate[[a,b],axis = 1]0
Đây là Ảnh chụp màn hình của đoạn mã sau
Đây là cách nối các mảng 2d bằng Python NumPy
Đọc hình dạng Python NumPy với các ví dụ
Python NumPy nối 2 mảng
- Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về python NumPy nối 2 mảng
- Chúng ta có thể nối hai mảng bằng cách sử dụng hàm np. nối liền
- Để nối hai mảng theo hàng hoặc theo cột, chúng ta có thể sử dụng tham số axis
- Chúng ta cũng có thể sử dụng một phương pháp khác là Vstack, nó có nghĩa là ngăn xếp dọc. Trong trường hợp này, các yếu tố sẽ được thêm vào theo chiều dọc
- Trong phương pháp này, giá trị trục là 1 để nối các phần tử theo cột
cú pháp
Đây là cú pháp của numpy nối 2 mảng
numpy.concatenate
[
arrays,
axis=1,
out=None
]Ví dụ
import numpy as np a = np.array[[[1,2],[3,4]]] print 'First array:' print a print '\n' b = np.array[[[5,6],[7,8]]] print 'Second array:' print b print '\n' # both the arrays are of same dimensions print 'Joining the two arrays along axis 0:' print np.concatenate[[a,b]] print '\n' print 'Joining the two arrays along axis 1:' print np.concatenate[[a,b],axis = 1]2
Đây là Ảnh chụp màn hình của đoạn mã sau
Đây là cách nối 2 mảng trong Python NumPy
Đọc. Số không Python NumPy
Python NumPy nối nhiều mảng
- Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về python numpy nối nhiều mảng
- Trong nhiều mảng, chúng ta có thể dễ dàng sử dụng phương thức np. nối []
- Chức năng này về cơ bản kết hợp một mảng NumPy
- Hàm này có thể hoạt động theo cả chiều dọc và chiều ngang, nghĩa là chúng ta có thể nối các mảng lại với nhau theo chiều ngang hoặc chiều dọc
cú pháp
Đây là cú pháp của numpy nối nhiều mảng
numpy.concatenate
[
arrays,
axis=1,
out=None
]Ví dụ
import numpy as np
arr1 = np.array[[[4, 6], [8, 9]]]
arr2 = np.array[[[3, 2]]]
conc_arr = np.concatenate[[arr1, arr2], axis=0]
print[conc_arr]Đây là Ảnh chụp màn hình của đoạn mã sau
Trong ví dụ trên, chúng ta đã thấy cách nối nhiều mảng bằng Python NumPy
Đọc Python NumPy Stack
Python NumPy nối mảng trống
- Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về python NumPy nối các mảng trống
- Trong phương pháp này, chúng ta có thể dễ dàng sử dụng hàm np. cây rơm[]
- Hàm Vstack[] được sử dụng để xếp mảng theo thứ tự theo hàng dọc
- Trong một mảng trống, nó sẽ trả về đầu ra ở dạng ndarray
- Rỗng không liên quan gì đến việc tạo một mảng trống theo nghĩa là không có phần tử nào
cú pháp
Đây là cú pháp của các mảng trống nối numpy
import numpy as np
arr1 = np.array[[[4, 6], [8, 9]]]
arr2 = np.array[[[3, 2]]]
conc_arr = np.concatenate[[arr1, arr2], axis=0]
print[conc_arr]Ví dụ
import numpy as np
arr1 = np.array[[[4, 6], [8, 9]]]
arr2 = np.array[[[3, 2]]]
conc_arr = np.concatenate[[arr1, arr2], axis=0]
print[conc_arr]Đây là Ảnh chụp màn hình của đoạn mã sau
Đây là cách nối mảng trống trong Python NumPy
Đọc. Python NumPy Sum + Ví dụ
Python NumPy nối các mảng 3d
- Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Python NumPy nối các mảng 3d
- Trong phương pháp này, chúng ta có thể dễ dàng sử dụng np. hàm nối []
- Mảng 3 chiều bao gồm 3 cấp mảng lồng nhau, mỗi cấp một cho một chiều
- Trong phương pháp này, giá trị trục là 0 và 1 để nối các phần tử theo hàng và cột
cú pháp
numpy.concatenate
[
arrays,
axis=1,
out=None
]Ví dụ
import numpy as np
arr1 = np.array[[[4, 6], [8, 9]]]
arr2 = np.array[[[3, 2]]]
conc_arr = np.concatenate[[arr1, arr2], axis=0]
print[conc_arr]Đây là Ảnh chụp màn hình của đoạn mã sau
Đây là cách nối các mảng 3d bằng Python NumPy
Đọc Python Không tìm thấy Numpy
Nối Python NumPy vs append
- Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về phép nối NumPy so với append
- Hàm nối thêm Numpy cho phép chúng ta thêm các giá trị mới vào cuối mảng NumPy hiện có
- Hàm này trả về một bản sao của mảng hiện có với các giá trị được thêm vào trục đã chỉ định
- Trong Nối Nó có thể được sử dụng để nối hai mảng theo hàng hoặc theo cột
- Trong phương pháp này, chúng ta có thể sử dụng cả phương pháp np. nối thêm [] và np. nối []
- Phương thức append sẽ thêm một phần tử vào cuối một mảng và hàm Concatenation sẽ cho phép chúng ta cộng hai mảng lại với nhau
- Trong chức năng nối, đầu vào có thể là bất kỳ thứ nguyên nào trong khi ở chức năng nối thêm, tất cả đầu vào phải có cùng thứ nguyên
- Trong Concatenate, mảng đầu ra sẽ là mảng n chiều trong khi trong trường hợp hàm chắp thêm, đầu ra sẽ là mảng thứ nguyên [n+1]
cú pháp
Đây là Cú pháp của hàm nối
numpy.concatenate
[
arrays,
axis=1,
out=None
]Đây là Cú pháp của hàm append
import numpy as np
arr1 = np.array[[[4, 6], [8, 9]]]
arr2 = np.array[[[3, 2]]]
conc_arr = np.concatenate[[arr1, arr2], axis=0]
print[conc_arr]Ví dụ
import numpy as np
arr1 = np.array[[[4, 6], [8, 9]]]
arr2 = np.array[[[3, 2]]]
conc_arr = np.concatenate[[arr1, arr2], axis=0]
print[conc_arr]Đây là Ảnh chụp màn hình của đoạn mã sau
Đọc. Python NumPy arange + Ví dụ
Python NumPy nối float
- Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về float nối NumPy
- Trong NumPy nối giá trị mặc định của đối số dtype trong tiêu đề hàm là Không có
- Nếu bạn muốn chỉ định kiểu dữ liệu theo cách thủ công, bạn có thể sử dụng tham số dtype
- Trong trường hợp này, khi chúng ta đặt dtype = float, hàm nối sẽ tạo ra một nd. đối tượng mảng
cú pháp
Đây là Cú pháp của hàm float nối
import numpy as np
arr1 = np.array[[[4, 6], [8, 9]]]
arr2 = np.array[[[3, 2]]]
conc_arr = np.concatenate[[arr1, arr2], axis=0]
print[conc_arr]Ví dụ
numpy.concatenate
[
arrays,
axis=0,
out=None
]Đây là Ảnh chụp màn hình của đoạn mã sau
Đây là cách nối float bằng Python NumPy
Bạn cũng có thể thích các hướng dẫn Python sau đây
- Python NumPy nối thêm + 9 ví dụ
- Ma trận Python NumPy
- Python Numpy độc đáo
- Python sắp xếp mảng NumPy
Trong hướng dẫn python này, chúng ta sẽ thảo luận về Python numpy concatenate và cũng đề cập đến các ví dụ bên dưới
- Các mảng nối numpy Python
- Python numpy nối các mảng 1d
- Python numpy nối các mảng 2d
- Python numpy nối 2 mảng
- Python numpy nối nhiều mảng
- Python numpy nối mảng trống
- Python numpy nối các mảng 3d
- Python numpy nối vs append
- Python numpy nối float
Bijay Kumar
Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất ở Hoa Kỳ. Tôi đã làm việc với Python trong một thời gian dài và tôi có kinh nghiệm làm việc với nhiều thư viện khác nhau trên Tkinter, Pandas, NumPy, Turtle, Django, Matplotlib, Tensorflow, Scipy, Scikit-Learn, v.v… Tôi có kinh nghiệm làm việc với nhiều khách hàng khác nhau . Kiểm tra hồ sơ của tôi
Làm cách nào để kết hợp 2 mảng trong Python?
Hàm nối của NumPy có thể được sử dụng để nối hai mảng theo hàng hoặc theo cột. Hàm nối có thể nhận hai hoặc nhiều mảng có cùng hình dạng và theo mặc định, nó nối theo hàng i. e. trục=0. Mảng kết quả sau khi nối theo hàng có dạng 6 x 3, i. e. 6 hàng và 3 cột
Làm cách nào để kết hợp hai mảng 2D NumPy?
Sử dụng NumPy, chúng ta có thể thực hiện nối nhiều mảng 2D theo nhiều cách và phương thức khác nhau. .
Phương pháp 1. Sử dụng hàm nối []
Phương pháp 2. Sử dụng hàm stack[]
Phương pháp 3. Sử dụng hàm hstack[]
Phương pháp 4. Sử dụng hàm vstack[]
Phương pháp 5. Sử dụng hàm dstack[]