Hướng dẫn how do you make two array combinations in python? - làm cách nào để bạn thực hiện kết hợp hai mảng trong python?
Đối với việc triển khai tinh khiết của sản phẩm Cartesian của các mảng 1D (hoặc danh sách python phẳng), chỉ cần sử dụng Show
Lưu ý Điều này có quy ước về trục cuối cùng thay đổi nhanh nhất ("kiểu C" hoặc "Major hàng").
Nếu bạn muốn thay đổi trục đầu tiên nhanh nhất ("Kiểu Fortran" hoặc "Cột-Major"), chỉ cần thay đổi tham số Cải thiện bài viết Lưu bài viết Cải thiện bài viết Lưu bài viết Đọcnumpy.meshgrid()“. This function is used to create a rectangular grid out of two given one-dimensional arrays representing the Cartesian indexing or Matrix indexing. Syntax: numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy') Bàn luậnComputing combinations of elements of Two NumPy arrays Python3Đôi khi chúng ta cần tìm sự kết hợp của các yếu tố của hai hoặc nhiều mảng. Numpy có một chức năng để tính toán sự kết hợp của 2 hoặc nhiều mảng numpy có tên là Numpy.MeshGrid (). Hàm này được sử dụng để tạo ra một lưới hình chữ nhật trong số hai mảng một chiều đã cho đại diện cho việc lập chỉ mục hoặc lập chỉ mục ma trận của Cartesian. Ví dụ 1: Kết hợp tính toán các yếu tố của hai mảng Numpy
numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')5 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')6 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')7 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')9 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')5 meshgrid() 2numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')7 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 meshgrid() 5____10 1 2 3 4 5 6numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')5 transpose() 6numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')7 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 transpose() 9Output: 7 1 2numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')0 4numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')22216array_1‘ and ‘array_2‘ using numpy.meshgrid().T.reshape()
Python3
____10 1 2 16 4 18 6 7 1 2numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')0 4numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')22
1 2order 9 4numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')22216 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')5 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')6 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')7 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')9 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')5 import 5numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')7 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 meshgrid() 5numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')5 numpy as np 1numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')7 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 numpy as np 4
1 numpy as np 7‘ numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')5 transpose() 6numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')7 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 transpose() 9Output: Trong ví dụ trên, chúng tôi kết hợp các phần tử của ‘Array_1‘, ‘Array_2‘ và ‘Array_3‘ Sử dụng numpy.meshgrid (). T.Reshape ()array_1‘, ‘array_2‘ and ‘array_3‘ using numpy.meshgrid().T.reshape() Ví dụ 3: Kết hợp tính toán các yếu tố của bốn mảng Numpy Computing combinations of elements of Four NumPy arrays Python3
____10 1 2 16 4 18 6 7 1 2numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')0__14 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')0__16
1 2 3 4 32 6 34 1 2 37 4 39 6numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')5 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')6 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')7 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')9 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')5 import 5numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')7 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 meshgrid() 5numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')5 numpy as np 1numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')7 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 numpy as np 4numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')5 61numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')7 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 64
1 67 68 69meshgrid() 9 3 4numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')0 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')7 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')5 transpose() 6numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')7 numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')4 transpose() 9Output: Trong ví dụ trên, chúng tôi kết hợp các phần tử của ‘Array_1‘, ‘Array_2‘, ‘Array_3‘ và ‘Array_4‘ Sử dụng numpy.meshgrid (). T.Reshape ()array_1‘, ‘array_2‘, ‘array_3‘ and ‘array_4‘ using numpy.meshgrid().T.reshape() Bạn có thể nhân hai mảng với nhau không?Hàm nhân () được sử dụng khi chúng ta muốn tính toán phép nhân của hai mảng.Nó trả về sản phẩm của ARR1 và ARR2, phần tử khôn ngoan.. It returns the product of arr1 and arr2, element-wise.
Bạn có thể chia hai mảng trong Python không?Phân chia là với hai mảng có cùng kích thước (nghĩa là các mảng có cùng số lượng hàng và cột).Nếu hai mảng đầu vào có cùng hình dạng, thì sự phân chia Numpy sẽ phân chia các phần tử của mảng thứ nhất cho các phần tử của mảng thứ hai, theo kiểu yếu tố khôn ngoan. (i.e., arrays with exactly the same number of rows and columns). If the two input arrays have the same shape, then Numpy divide will divide the elements of the first array by the elements of the second array, in an element-wise fashion.
Bạn có thể kết hợp các mảng numpy?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.in NumPy we join arrays by axes. We pass a sequence of arrays that we want to join to the concatenate() function, along with the axis.
Có hai mảng có cùng một python không?Để kiểm tra xem hai mảng numpy A và B có bằng nhau không: sử dụng toán tử so sánh (==) để tạo thành một mảng so sánh.Kiểm tra xem tất cả các yếu tố trong mảng so sánh có đúng không.Use a comparison operator (==) to form a comparison array. Check if all the elements in the comparison array are True. |