Hướng dẫn merge array python
Joining NumPy ArraysJoining means putting contents of two or more arrays in a single array. Show Nội dung chính
In SQL we join tables based on a key, whereas in NumPy we join arrays by axes. We pass a sequence of arrays that we want to join to the ExampleJoin two arrays import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) arr = np.concatenate((arr1, arr2)) print(arr) Try it Yourself » ExampleJoin two 2-D arrays along rows (axis=1): import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1) print(arr) Try it Yourself » Joining Arrays Using Stack FunctionsStacking is same as concatenation, the only difference is that stacking is done along a new axis. 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 Exampleimport numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) arr = np.stack((arr1, arr2), axis=1) print(arr) Try it Yourself » Stacking Along RowsNumPy provides a helper function: Exampleimport numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) arr = np.hstack((arr1, arr2)) print(arr) Try it Yourself » Stacking Along ColumnsNumPy provides a helper function: Exampleimport numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) arr = np.vstack((arr1, arr2)) print(arr) Try it Yourself » Stacking Along Height (depth)NumPy provides a helper function: Exampleimport numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) arr = np.dstack((arr1, arr2)) print(arr) Try it Yourself » Test Yourself With ExercisesExercise:Use a correct NumPy method to join two arrays into a single array. arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) arr = np.((arr1, arr2)) Start the Exercise Hàm concatenate () 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 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’s concatenate () không giống như một phép nối cơ sở dữ liệu truyền thống. Nó giống như việc xếp chồng các mảng NumPy. Các bài viết liên quan: 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.concatenate (), nhưng chúng ta cũng có thể viết nó dưới dạng numpy.concatenate (). 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) Parameter
Tham số này xác định trình tự của mảng. Ở đây, a1, a2, a3 … là các mảng có hình dạng giống nhau, ngoại trừ chiều tương ứng với trục.
Tham số này xác định trục mà mảng sẽ được nối với nhau. Theo mặc định, giá trị của nó là 0. Nó sẽ trả về một ndarray chứa các phần tử của cả hai mảng. Xem thêm Duyệt mảng trong NumPy Ví dụ 1: numpy.concatenate () import numpy as np x=np.array([[1,2],[3,4]]) y=np.array([[12,30]]) z=np.concatenate((x,y)) z Trong đoạn code trên
Trong đầu ra, giá trị của cả hai mảng, tức là ‘x’ và ‘y’ được hiển thị theo trục = 0. Đầu ra: Ví dụ 2: numpy.concatenate () với axis = 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 Output: Ví dụ 3: numpy.concatenate () 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 Output: Trong ví dụ trên, ‘.T’ được sử dụng để thay đổi các hàng thành cột và cột thành hàng. Xem thêm Sử dụng Linear Algebra trong Numpy Ví dụ 4: numpy.concatenate () với axis = None import numpy as np x=np.array([[1,2],[3,4]]) y=np.array([[12,30]]) z=np.concatenate((x,y), axis=None) z Output: Trong các ví dụ trên, chúng ta đã sử dụng hàm np.concatenate (). Chức năng này không được bảo toàn che các đầu vào MaskedArray. Có một cách sau đây mà qua đó chúng ta có thể nối các mảng có thể duy trì việc che các đầu vào MaskedArray. Ví dụ 5: np.ma.concatenate () import numpy as np x=np.ma.arange(3) y=np.arange(3,6) x[1]=np.ma.masked x y z1=np.concatenate([x,y]) z2=np.ma.concatenate([x,y]) z1 z2 Trong đoạn code trên
Xem thêm Function trong R, các hàm trong R This an example code, I want to add the elements of the two arrays. I have imported NumPy and do not want to import array.
Expected output should be sum of the elements of the array, but instead I get the following error:
dmigo 2,6833 gold badges38 silver badges59 bronze badges asked Oct 13, 2019 at 19:42 2 First of all you need to convert
After that you should assign the result of
then the result would be alright answered Oct 13, 2019 at 20:08 Mohsen_FatemiMohsen_Fatemi 2,1932 gold badges15 silver badges24 bronze badges 0 Function So to add an element to array you need to: Also in NumPy you can use If we apply all that to your example we get:
answered Oct 13, 2019 at 19:56 dmigodmigo 2,6833 gold badges38 silver badges59 bronze badges 2 |