Tham gia các mảng Numpy
Tham gia có nghĩa là đặt nội dung của hai hoặc nhiều mảng trong một mảng.
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 concatenate[]
, cùng với trục. Nếu trục không được thông qua rõ ràng, nó được lấy là 0.
Thí dụ
Tham 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 dụ
Tham 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 dụ
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 »
Tham gia hai mảng 2-D dọc theo các hàng [trục = 1]:
ARR1 = np.array [[[1, 2], [3, 4]]]]
Thí dụ
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 »
Tham gia hai mảng 2-D dọc theo các hàng [trục = 1]:
ARR1 = np.array [[[1, 2], [3, 4]]]]
Thí dụ
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 »
Tham gia hai mảng 2-D dọc theo các hàng [trục = 1]:
ARR1 = np.array [[[1, 2], [3, 4]]]]
Thí dụ
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 »
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]