Hướng dẫn how would you join the two arrays in python? - làm thế nào bạn sẽ nối hai mảng trong python?
Tham gia các mảng NumpyTham gia có nghĩa là đặt nội dung của hai hoặc nhiều mảng trong một mảng. Show
Trong SQL, chúng tôi tham gia các bảng dựa trên khóa, trong khi trong Numpy, chúng tôi tham gia các mảng theo trục. Chúng tôi vượt qua một chuỗi các mảng mà chúng tôi muốn tham gia vào hàm Thí dụTham gia hai mảng nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP ARR1 = np.array ([1, 2, 3]) ARR2 = np.array ([4, 5, 6]) mảng = np.concatenate ((ARR1, ARR2)) print(arr) Hãy tự mình thử » Thí dụTham gia hai mảng nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP ARR1 = np.array ([1, 2, 3]) ARR2 = np.array ([4, 5, 6]) mảng = np.concatenate ((ARR1, ARR2)) Hãy tự mình thử » Hãy tự mình thử » Tham gia hai mảng 2-D dọc theo các hàng (trục = 1):ARR1 = np.array ([[1, 2], [3, 4]])) ARR2 = np.array ([[5, 6], [7, 8]])) mảng = np.concatenate ((ARR1, ARR2), trục = 1) Thí dụnhập khẩu NUMPY dưới dạng NP ARR1 = np.array ([1, 2, 3]) ARR2 = np.array ([4, 5, 6]) mảng = np.concatenate ((ARR1, ARR2)) print(arr) Hãy tự mình thử » Tham gia hai mảng 2-D dọc theo các hàng (trục = 1):ARR1 = np.array ([[1, 2], [3, 4]])) Thí dụnhập khẩu NUMPY dưới dạng NP ARR1 = np.array ([1, 2, 3]) ARR2 = np.array ([4, 5, 6]) mảng = np.concatenate ((ARR1, ARR2)) print(arr) Hãy tự mình thử » Tham gia hai mảng 2-D dọc theo các hàng (trục = 1):ARR1 = np.array ([[1, 2], [3, 4]])) Thí dụnhập khẩu NUMPY dưới dạng NP ARR1 = np.array ([1, 2, 3]) ARR2 = np.array ([4, 5, 6]) mảng = np.concatenate ((ARR1, ARR2)) print(arr) Hãy tự mình thử » Tham gia hai mảng 2-D dọc theo các hàng (trục = 1):ARR1 = np.array ([[1, 2], [3, 4]])) Thí dụnhập khẩu NUMPY dưới dạng NP ARR1 = np.array ([1, 2, 3]) ARR2 = np.array ([4, 5, 6]) mảng = np.concatenate ((ARR1, ARR2)) print(arr) Hãy tự mình thử » Tham gia hai mảng 2-D dọc theo các hàng (trục = 1):Exercise:ARR1 = np.array ([[1, 2], [3, 4]])) ARR2 = np.array ([[5, 6], [7, 8]])) mảng = np.concatenate ((ARR1, ARR2), trục = 1) Nếu bạn đang sử dụng mô -đun mảng, bạn có thể sử dụng cách ghép bằng toán tử +, append (), chèn () và mở rộng () các hàm để thêm các phần tử vào mảng. Nếu bạn đang sử dụng các mảng numpy, hãy sử dụng hàm append () và chèn (). numpy.concatenate ((a1, a2, ...), axis = 0, out = none, dtype = none, casting = "more_kind")#a1, a2, …sequence of array_likeTham gia một chuỗi các mảng dọc theo một trục hiện có. Parametersa1, A2, trình tự của Array_likeint, optionalCác mảng phải có hình dạng tương tự, ngoại trừ trong kích thước tương ứng với trục (theo mặc định, theo mặc định). Trục, tùy chọnndarray, optionalCác trục dọc theo đó các mảng sẽ được nối. Nếu trục là không, các mảng được làm phẳng trước khi sử dụng. Mặc định là 0. DTYPEST hoặc DTYPEstr or dtypeNếu được cung cấp, mảng đích sẽ có DTYPE này. Không thể được cung cấp cùng với ra ngoài. Mới trong phiên bản 1.20.0. Đúc {‘no,’ tương đương, ’an toàn{‘no’, ‘equiv’, ‘safe’, ‘same_kind’, ‘unsafe’}, optionalKiểm soát loại đúc dữ liệu có thể xảy ra. Mặc định là ‘giống nhau_kind. Mới trong phiên bản 1.20.0. Đúc {‘no,’ tương đương, ’an toànresndarrayKiểm soát loại đúc dữ liệu có thể xảy ra. Mặc định là ‘giống nhau_kind. ReturnSresndarray ma.concatenate Các mảng được nối. array_split Xem thêm >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = np.array([[5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=0) array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b.T), axis=1) array([[1, 2, 5], [3, 4, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=None) array([1, 2, 3, 4, 5, 6])0 Chức năng Concatenate bảo tồn mặt nạ đầu vào. >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = np.array([[5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=0) array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b.T), axis=1) array([[1, 2, 5], [3, 4, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=None) array([1, 2, 3, 4, 5, 6])1 Chia một mảng thành nhiều mép phụ có kích thước bằng hoặc gần bằng nhau. Chia mảng thành một danh sách nhiều mảng phụ có kích thước bằng nhau.Chia mảng thành nhiều mảng phụ theo chiều ngang (cột khôn ngoan). >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = np.array([[5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=0) array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b.T), axis=1) array([[1, 2, 5], [3, 4, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=None) array([1, 2, 3, 4, 5, 6])3
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = np.array([[5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=0) array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b.T), axis=1) array([[1, 2, 5], [3, 4, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=None) array([1, 2, 3, 4, 5, 6])2 >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = np.array([[5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=0) array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b.T), axis=1) array([[1, 2, 5], [3, 4, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=None) array([1, 2, 3, 4, 5, 6])4 Chia mảng thành nhiều mảng phụ theo chiều dọc (hàng khôn ngoan). >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = np.array([[5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=0) array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b.T), axis=1) array([[1, 2, 5], [3, 4, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=None) array([1, 2, 3, 4, 5, 6])5 Chia mảng thành nhiều mảng con dọc theo trục thứ 3 (độ sâu). >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = np.array([[5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=0) array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b.T), axis=1) array([[1, 2, 5], [3, 4, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=None) array([1, 2, 3, 4, 5, 6])6 Xếp một chuỗi các mảng dọc theo một trục mới. >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = np.array([[5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=0) array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b.T), axis=1) array([[1, 2, 5], [3, 4, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=None) array([1, 2, 3, 4, 5, 6])7 Lắp ráp các mảng từ các khối. >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = np.array([[5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=0) array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b.T), axis=1) array([[1, 2, 5], [3, 4, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=None) array([1, 2, 3, 4, 5, 6])8 Các mảng ngăn xếp theo thứ tự theo chiều ngang (cột khôn ngoan). >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = np.array([[5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=0) array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b.T), axis=1) array([[1, 2, 5], [3, 4, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=None) array([1, 2, 3, 4, 5, 6])9 Các mảng xếp theo trình tự theo chiều dọc (hàng khôn ngoan). Các mảng ngăn xếp theo trình tự độ sâu khôn ngoan (dọc theo chiều thứ ba). Xếp các mảng 1-D dưới dạng các cột thành một mảng 2-D. Ví dụ >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = np.array([[5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=0) array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b.T), axis=1) array([[1, 2, 5], [3, 4, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=None) array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) Chức năng này sẽ không bảo tồn mặt nạ của đầu vào MaskedArray. >>> a = np.ma.arange(3) >>> a[1] = np.ma.masked >>> b = np.arange(2, 5) >>> a masked_array(data=[0, --, 2], mask=[False, True, False], fill_value=999999) >>> b array([2, 3, 4]) >>> np.concatenate([a, b]) masked_array(data=[0, 1, 2, 2, 3, 4], mask=False, fill_value=999999) >>> np.ma.concatenate([a, b]) masked_array(data=[0, --, 2, 2, 3, 4], mask=[False, True, False, False, False, False], fill_value=999999) Làm cách nào để kết hợp hai mảng?Phương thức Concat () Concatenates (tham gia) hai hoặc nhiều mảng. Phương thức Concat () trả về một mảng mới, chứa các mảng đã tham gia. Phương thức Concat () không thay đổi các mảng hiện có. concatenates (joins) two or more arrays. The concat() method returns a new array, containing the joined arrays. The concat() method does not change the existing arrays.
Làm thế nào bạn sẽ tham gia hai mảng trong numpy?Tham gia các mảng bằng các hàm ngăn xếp, chúng ta có thể kết hợp hai mảng 1-D dọc theo trục thứ hai, điều này sẽ dẫn đến việc đặt chúng lên cái kia, tức là.xếp chồng.Chúng tôi vượt qua một chuỗi các mảng mà chúng tôi muốn tham gia vào phương thức Stack () cùng với trục.Nếu trục không được truyền rõ ràng, nó sẽ được lấy là 0.Using Stack Functions
We can concatenate two 1-D arrays along the second axis which would result in putting them one over the other, ie. stacking. We pass a sequence of arrays that we want to join to the stack() method along with the axis. If axis is not explicitly passed it is taken as 0.
Làm thế nào để bạn kết hợp hai mảng đa chiều trong Python?Chúng ta có thể thực hiện hoạt động nối bằng cách sử dụng hàm Concatenate ().Với chức năng này, các mảng được nối với hàng khôn ngoan hoặc theo cột, cho rằng chúng có các hàng hoặc cột bằng nhau tương ứng.Sự kết hợp của cột có thể được thực hiện bằng cách tương đương trục với 1 như một đối số trong hàm.using the concatenate() function. With this function, arrays are concatenated either row-wise or column-wise, given that they have equal rows or columns respectively. Column-wise concatenation can be done by equating axis to 1 as an argument in the function.
Làm thế nào để bạn thêm một mảng vào một mảng khác trong Python?Nếu bạn đang sử dụng mô -đun mảng, bạn có thể sử dụng cách ghép bằng toán tử +, append (), chèn () và mở rộng () các hàm để thêm các phần tử vào mảng.Nếu bạn đang sử dụng các mảng numpy, hãy sử dụng hàm append () và chèn ().use the concatenation using the + operator, append(), insert(), and extend() functions to add elements to the array. If you are using NumPy arrays, use the append() and insert() function. |