Hướng dẫn how do i combine two arrays in python? - làm cách nào để kết hợp 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) Chức năng này sẽ không bảo tồn mặt nạ của đầu vào MaskedArray. 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). Outndarray, tùy chọnndarray, optionalNếu được cung cấp, điểm đến để đặt kết quả. Hình dạng phải đúng, phù hợp với những gì Concatenate sẽ trở lại nếu không có đối số nào được chỉ định. 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. ReturnSresndarrayresndarrayCác mảng được nối. Xem thêm ma.concatenateChức năng Concatenate bảo tồn mặt nạ đầu vào. array_splitChia một mảng thành nhiều mép phụ có kích thước bằng hoặc gần bằng nhau. >>> 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 Chia mảng thành một danh sách nhiều mảng phụ có kích thước bằng nhau. >>> 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 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])2 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])3 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])4 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])5 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])6 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])7 Các mảng xếp theo trình tự 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])8 Các mảng ngăn xếp theo trình tự độ sâu khôn ngoan (dọc theo chiều thứ ba). >>> 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 Xếp các mảng 1-D dưới dạng các cột thành một mảng 2-D. Ghi chú Khi một hoặc nhiều mảng được nối là MaskedArray, chức năng này sẽ trả về một đối tượng MaskedArray thay vì ndarray, nhưng mặt nạ đầu vào không được bảo quản. Trong trường hợp được mong đợi một mặt nạ được dự kiến làm đầu vào, hãy sử dụng hàm ma.concatenate từ mô -đun mảng đeo mặt nạ. 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) |
