Hướng dẫn how do i combine two arrays into one matrix in python? - làm cách nào để kết hợp hai mảng thành một ma trận trong python?

numpy.concatenate ((a1, a2, ...), axis = 0, out = none, dtype = none, casting = "more_kind")#concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None, dtype=None, casting="same_kind")#

Tham gia một chuỗi các mảng dọc theo một trục hiện có.

Parametersa1, A2, trình tự của Array_likea1, a2, …sequence of array_like

Các mảng phải có hình dạng tương tự, ngoại trừ trong kích thước tương ứng với trục (theo mặc định, theo mặc định).

Trục, tùy chọnint, optional

Các 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.

Outndarray, tùy chọnndarray, optional

Nếu 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 dtype

Nếu 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’}, optional

Kiểm 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 toànresndarray

Kiểm 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

split

Chức năng Concatenate bảo tồn mặt nạ đầu vào.

hsplit

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).

dsplit

vsplit

stack

Chia mảng thành nhiều mảng phụ theo chiều dọc (hàng khôn ngoan).

block

Chia mảng thành nhiều mảng con dọc theo trục thứ 3 (độ sâu).

>>> 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)
0

Xếp một chuỗi các mảng dọc theo một trục mới.

>>> 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)
1

Lắp ráp các mảng từ các khối.

>>> 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)
2

Các mảng ngăn xếp theo thứ tự theo chiều ngang (cột khôn ngoan).

>>> 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)
3

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.

Ghi chú

>>> 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])

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.

>>> 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 thế nào để bạn tạo một ma trận từ hai mảng trong Python?

Bước 1 - Nhập thư viện.Nhập khẩu Numpy dưới dạng NP.....
Bước 2 - Tạo hai mảng.x = np.array ([1,2,3,4]) y = np.array ([5,6,7]) ....
Bước 3 - Tạo ma trận Cauchy.c = 1.0 / (x.reshape (( - 1,1)) - y) ....
Bước 4 - In giá trị gần nhất.In (c) ....
Bước 5 - Hãy xem bộ dữ liệu của chúng tôi ngay bây giờ ..

Làm thế nào để bạn kết hợp hai ma trận trong Python?

Sử dụng numpy.concatenate: >>> Nhập Numpy dưới dạng NP >>> NP.Ma trận Concatenate ((A, B)) ([[1., 2.], [3., 4.], [5., 6.]])) concatenate : >>> import numpy as np >>> np. concatenate((A, B)) matrix([[ 1., 2.], [ 3., 4.], [ 5., 6.]])

Làm thế nào để bạn chuyển đổi một mảng thành một ma trận trong Python?

Sử dụng phương thức numpy.Array () để chuyển đổi danh sách thành ma trận trong Python. array() method to convert list to matrix in Python.

Làm thế nào để bạn kết hợp hai mảng đa chiều trong Python?

Sử dụng Numpy, chúng ta có thể thực hiện kết hợp nhiều mảng 2D theo nhiều cách và phương pháp khác nhau ...
Phương pháp 1: Sử dụng hàm incatenate () ..
Phương pháp 2: Sử dụng các hàm ngăn xếp ():.
Phương pháp 3: Sử dụng hàm hstack () ..
Phương pháp 4: Sử dụng hàm vstack () ..
Phương pháp 5: Sử dụng hàm dstack () ..