Hướng dẫn numpy append in python - nối thêm numpy trong python
Hàm numpy.append () có sẵn trong gói NumPy. Append trong Python là một phương thức được xác định trước được sử dụng để thêm một item vào các loại tập hợp nhất định. Nếu không có phương thức append, các nhà phát triển sẽ phải thay đổi toàn bộ mã của tập hợp để thêm một giá trị hoặc item. Trường hợp sử dụng chính của nó được xem cho một danh sách loại tập hợp. Hàm numpy.append () được sử dụng để thêm hoặc nối các giá trị mới vào một mảng numpy hiện có. Hàm này thêm các giá trị mới vào cuối mảng. Các bài viết liên quan: Hàm append () numpy được sử dụng để hợp nhất hai mảng. Nó trả về một mảng mới và mảng ban đầu vẫn không thay đổi. Cú pháp Tham số Có các tham số sau của hàm append ():
Đây là một ndarray. Các giá trị mới được nối vào một bản sao của mảng này. Tham số này là bắt buộc và đóng một vai trò quan trọng trong hàm numpy.append ().
Tham số này xác định các giá trị được nối vào bản sao của một ndarray. Một điều cần lưu ý ở đây là các giá trị này phải có hình dạng chính xác như ndarray ban đầu, không bao gồm trục. Nếu trục không được xác định, thì các giá trị có thể ở bất kỳ hình dạng nào và sẽ phẳng trước khi sử dụng.
Tham số này xác định trục dọc theo các giá trị được nối vào. Khi trục không được cung cấp cho chúng, cả ndarray và giá trị đều được làm phẳng trước khi sử dụng. ReturnHàm này trả về một bản sao của ndarray với các giá trị được nối vào trục. Ví dụ 1: np.append () import numpy as np a=np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]) b=np.array([[11, 21, 31], [42, 52, 62], [73, 83, 93]]) c=np.append(a,b) c Output:: Trong đoạn mã trên
Trong đầu ra, các giá trị của cả hai mảng, tức là ‘a’ và ‘b’, đã được hiển thị ở dạng phẳng và mảng ban đầu vẫn giữ nguyên. Ví dụ 2: np.append ({a1, a2, …}, axis = 0) import numpy as np a=np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]) b=np.array([[11, 21, 31], [42, 52, 62], [73, 83, 93]]) c=np.append(a,b,axis=0) c Trong đoạn mã trên
Trong đầu ra, các giá trị của cả hai mảng, tức là ‘a’ và ‘b’, đã được hiển thị ở dạng phẳng và mảng ban đầu vẫn giữ nguyên. Output:: Ví dụ 2: np.append ({a1, a2, …}, axis = 0) import numpy as np a=np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]) b=np.array([[11, 21, 31], [42, 52, 62], [73, 83, 93]]) c=np.append(a,b,axis=1) c Chúng tôi đã chuyển mảng ‘a’ và ‘b’ trong hàm và chúng tôi cũng đã chuyển trục là 0. Sử dụng Python3.5.3 trong Spyder 3.1.3 trên Raspbian trên Raspberry Pi. Việc nối hai lần kết nối Numpy vào danh sách có tên 'List0' hoạt động tốt với các mảng Numpy được phân bổ 'A' Like: Nội dung chính ShowShow
Các mảng Numpy nhanh hơn danh sách để làm điều đó, chúng tôi sẽ tính toán giá trị trung bình của 1 triệu mảng phần tử bằng cả Numpy và Danh sách.Mảng được tạo ngẫu nhiên.Theo dự đoán, chúng ta có thể thấy rằng các mảng numpy nhanh hơn đáng kể so với danh sách.Sự khác biệt tốc độ đáng kể là đáng chú ý. To do that, we will calculate the mean of 1 million element array using both NumPy and lists. The array is randomly generated. As predicted, we can see that NumPy arrays are significantly faster than lists. The considerable speed difference is noticeable.
Sử dụng Python3.5.3 trong Spyder 3.1.3 trên Raspbian trên Raspberry Pi. Việc nối hai lần kết nối Numpy vào danh sách có tên 'List0' hoạt động tốt với các mảng Numpy được phân bổ 'A' Like:
Nội dung chính Show
Numpy append () cú pháp Hoạt động tốt, cung cấp dưới dạng đầu ra (được định dạng tốt hơn một chút cho bài viết): Cảm ơn sự giúp đỡ, Peter Nối các giá trị vào cuối một mảng. Parametersarrarray_likearrarray_likearrarray_likeCác giá trị được gắn vào một bản sao của mảng này. valuesarray_likearray_likearray_likeCác giá trị này được gắn vào một bản sao của ARR. Nó phải có hình dạng chính xác (hình dạng giống như ARR, không bao gồm trục). Nếu trục không được chỉ định, các giá trị có thể là bất kỳ hình dạng nào và sẽ được làm phẳng trước khi sử dụng. Trục, tùy chọnint, optionalint, optionalCác trục dọc theo đó các giá trị được nối thêm. Nếu trục không được đưa ra, cả ARR và các giá trị đều được làm phẳng trước khi sử dụng. ReturnSappendndarrayappendndarrayappendndarrayMột bản sao của ARR với các giá trị được thêm vào trục. Lưu ý rằng 3 không xảy ra tại chỗ: một mảng mới được phân bổ và điền. Nếu trục là không, ra là một mảng phẳng.Xem thêm 4Chèn các phần tử vào một mảng. 5Xóa các phần tử khỏi một mảng. Ví dụ import numpy as np a=np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]) b=np.array([[11, 21, 31], [42, 52, 62], [73, 83, 93]]) c=np.append(a,b) c1 Khi trục được chỉ định, các giá trị phải có hình dạng chính xác. import numpy as np a=np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]) b=np.array([[11, 21, 31], [42, 52, 62], [73, 83, 93]]) c=np.append(a,b) c2 Chức năng Python Numpy append () được sử dụng để hợp nhất hai mảng. Hàm này trả về một mảng mới và mảng ban đầu vẫn không thay đổi. Numpy append () cú phápCú pháp chức năng là: import numpy as np a=np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]) b=np.array([[11, 21, 31], [42, 52, 62], [73, 83, 93]]) c=np.append(a,b) c3
Python Numpy.Append () Ví dụHãy cùng xem xét một số ví dụ về hàm numpy append (). 1. Làm phẳng hai mảngimport numpy as np a=np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]) b=np.array([[11, 21, 31], [42, 52, 62], [73, 83, 93]]) c=np.append(a,b) c4 2. Hợp nhất dọc theo trụcimport numpy as np a=np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]) b=np.array([[11, 21, 31], [42, 52, 62], [73, 83, 93]]) c=np.append(a,b) c5 Output: import numpy as np a=np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]) b=np.array([[11, 21, 31], [42, 52, 62], [73, 83, 93]]) c=np.append(a,b) c6
3. Hợp nhất các mảng của các hình dạng khác nhauHàm append () ném giá trịerRor nếu cả hai mảng có hình dạng khác nhau, không bao gồm trục. Hãy để hiểu về kịch bản này với một ví dụ đơn giản. 0
Output: 1Hãy cùng xem xét một ví dụ khác, nơi ValueError sẽ được nêu ra. 2Python numpy append () valueErrorPython numpy append() ValueErrorCác hình dạng mảng là 1x2 và 2x3. Vì hình dạng trục-1 là khác nhau, giá trịerror được nâng lên. Tham khảo: API DocReference: API DocReference: API Doc Bạn có thể nối một mảng vào danh sách Python không?Nếu bạn đang sử dụng danh sách làm mảng, bạn có thể sử dụng các hàm append (), chèn () và mở rộng () của nó. Bạn có thể đọc thêm về nó tại Python thêm vào danh sách. 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.you can use its append(), insert(), and extend() functions. You can read more about it at Python add to List. If you are using array module, you can use the concatenation using the + operator, append(), insert(), and extend() functions to add elements to the array.you can use its append(), insert(), and extend() functions. You can read more about it at Python add to List. If you are using array module, you can use the concatenation using the + operator, append(), insert(), and extend() functions to add elements to the array. Bạn có thể chuyển đổi mảng numpy thành liệt kê trong Python không?Với Numpy, các đối tượng [np.array] có thể được chuyển đổi thành một danh sách với hàm Tolist ().Hàm Tolist () không chấp nhận bất kỳ đối số nào.Nếu mảng là một chiều, một danh sách với các phần tử mảng được trả về.array ] objects can be converted to a list with the tolist() function. The tolist() function doesn't accept any arguments. If the array is one-dimensional, a list with the array elements is returned. array ] objects can be converted to a list with the tolist() function. The tolist() function doesn't accept any arguments. If the array is one-dimensional, a list with the array elements is returned. Mảng numpy có thể được thêm vào không?append () được sử dụng để nối các giá trị vào cuối một mảng.Nó có trong các đối số sau: ARR: Các giá trị được gắn vào một bản sao của mảng này.. It takes in the following arguments: arr : values are attached to a copy of this array.. It takes in the following arguments: arr : values are attached to a copy of this array. Có nối lại với mảng numpy nhanh hơn danh sách không?Các mảng Numpy nhanh hơn danh sách để làm điều đó, chúng tôi sẽ tính toán giá trị trung bình của 1 triệu mảng phần tử bằng cả Numpy và Danh sách.Mảng được tạo ngẫu nhiên.Theo dự đoán, chúng ta có thể thấy rằng các mảng numpy nhanh hơn đáng kể so với danh sách.Sự khác biệt tốc độ đáng kể là đáng chú ý. To do that, we will calculate the mean of 1 million element array using both NumPy and lists. The array is randomly generated. As predicted, we can see that NumPy arrays are significantly faster than lists. The considerable speed difference is noticeable. To do that, we will calculate the mean of 1 million element array using both NumPy and lists. The array is randomly generated. As predicted, we can see that NumPy arrays are significantly faster than lists. The considerable speed difference is noticeable. |