Verkettet numpy Arrays

Der Begriff „Joining“ bezieht sich auf den Prozess der Kombination der Elemente von zwei oder mehr Arrays in ein einzelnes Array. Die Verkettung wird auch als Beitritt bezeichnet. In SQL werden Tabellen von einem Schlüssel verbunden, aber in Numpy werden Arrays von einer Achse verbunden. Die Concatenate () -Funktion von Python Numpy wird speziell für diesen Zweck verwendet. Die Methode verbindet zwei oder mehr ähnlich geformte Arrays über eine bestimmte Achse. Die Argumente für die Methode sind das Arrayspaar und die Achse. Die Achse wird zusammen mit einer Reihe von Arrays an die Methode concatenate () gesendet. Wenn die Achse nicht ausdrücklich angegeben ist, wird die Standardeinstellung auf 0 eingestellt. Mal sehen, wie die zu verkettete Funktion in Python funktioniert, um zwei Arrays innerhalb von Spyder 3 von Windows 10 zu verbinden. Schauen wir uns einige Beispiele an.

Beispiel 01:

Schauen wir uns unser erstes Beispiel für die Verkettung von zwei Numpy -Arrays innerhalb von Python mit dem Spyder 3 -Werkzeug an. Um Numpy Arrays zu verwenden, müssen wir das Numpy -Paket als Objekt „N“ mit dem Schlüsselwort „Import“ importieren. Danach wurde die Numpy -Funktion „Array ()“ verwendet, um zwei Arrays des ganzzahligen Typs zu definieren und sie separat in den Variablen A1 und A2 zu speichern. Das Numpy -Objekt „N“ wurde bisher für diesen Zweck verwendet. Wir haben hier die Numpy's Concatenate () -Funktion verwendet, um sowohl den Numpy Arrays A1 als auch A2 zusammenzuschließen, und ein neu gebildetes Array wurde in der Variablen „A“ gespeichert. Die Arrays wurden als einzelnes Argument in einfachen Klammern verwendet. Sowohl die Numpy Arrays A1 als auch A2 wurden auf der Spyder 3 -Konsole bei der Verwendung der Druckfunktion von Python angezeigt. Wir geben das verkettete Neue Array A auf dem Spyder 3 -Bildschirm in der letzten Druckmethode aus.

Numph als n importieren
A1 = n.Array ([1, 3, 5, 7, 9])
A2 = n.Array ([2, 4, 6, 8, 10])
A = n.verkettet ((A1, A2))
print ("Array 1:", A1)
print ("Array 2:", A2)
print ("verkettete Array:", a)

Lassen Sie uns diesen Code speichern und ausführen, um die Ergebnisse zu sehen. Die Ausgabe zeigt also beide Arrays getrennt am Ausgangsbildschirm und dann das verkettete Array wie gezeigt. In diesem Beispiel -Code, da wir das Argument der Achsen nicht definiert haben, nimmt es daher eine Achse als Null an. Aus diesem Grund wurde das Array in einer einzelnen Zeile ohne weitere Achse definiert.

Beispiel 02:

Schauen wir uns einen Schritt nach vorne an, während wir die Verkettungsfunktion von Numpy verwenden. Das Numpy -Paket wurde also zuerst importiert. Dieses Mal haben wir zwei Numpy -Arrays mit jeweils zwei Elementen als Listen initialisiert, die von einem Komma getrennt sind. Die Verkettung wurde mit beiden Arrays in der Verkettungsfunktion durchgeführt. Wir haben auch das Achsenargument verwendet, das hier auf keine gesetzt ist. Dadurch wird ein einleitendes Array erzeugt. Das neu hergestellte Array wurde in Variable a gespeichert. Die ursprünglichen Einzelarrays wurden über die Druckfunktion auf der Python -Konsole angezeigt. Danach wurde das verkettete Array A mit der Druckmethode ausgedruckt.

Numph als n importieren
A1 = n.Array ([1, 2], [3, 4]])
A2 = n.Array ([5, 6], [7, 8]])
A = n.verkettieren ((A1, A2), Achse = keine)
print ("Array 1: \ n", a1)
print ("Array 2: \ n", A2)
print ("verkettiertes Array: \ n", a)

Nachdem wir diesen Code ausgeführt haben, haben wir zuerst die einzelnen Arrays und dann das verkettete Einzelzeilen -Array in Form einer Liste.

Lassen Sie uns den Code ein wenig aktualisieren. Daher haben wir den Achsenwert der Funktion Concatenate () im Code geändert. Während der Rest des Codes gleich war und unverändert war. Wir haben den Achsenwert von keiner auf 0 ersetzt. Es wird sicherlich die verkettete Schnur mit 0 Achse machen, ich.e. Alle Werte werden so angezeigt, dass sie ohne Änderung und getrennt sind.

Numph als n importieren
A1 = n.Array ([1, 2], [3, 4]])
A2 = n.Array ([5, 6], [7, 8]])
A = n.verkettet ((A1, A2), Achse = 0)
print ("Array 1: \ n", a1)
print ("Array 2: \ n", A2)
print ("verkettiertes Array: \ n", a)

Nachdem wir den aktualisierten Code ausgeführt haben, haben wir das Ergebnis unten erhalten. Die Array -Elemente wurden separat im verketteten Array definiert, ohne zu verschmelzen, aber hier als einzelnes Array angezeigt.

Aktualisieren wir den Code, indem Sie den Wert der Achse in der Funktion concattenate () auf 1 ändern.

Numph als n importieren
A1 = n.Array ([1, 2], [3, 4]])
A2 = n.Array ([5, 6], [7, 8]])
A = n.verkettet ((A1, A2), Achse = 1)
print ("Array 1: \ n", a1)
print ("Array 2: \ n", A2)
print ("verkettiertes Array: \ n", a)

Nachdem wir seinen Code ausgeführt haben, haben wir beide Arrays getrennt und das verkettete Array als X- und Y-Achse in derselben Zeile.

Beispiel 04:

Die gleiche Funktionalität kann durch die Stapelfunktion des Python im Code durchgeführt werden. Wir haben also unser letztes Beispiel verwendet, um festzustellen, ob es genauso funktioniert wie die Funktion concatenate (). Die einfache Änderung ist also der Ersatz der Methode „Concatenate ()“ durch die Funktion „Stapel“ hier. Sparen wir unseren Code, damit er mit der Auslaufschaltfläche des Spyder ausgeführt wird.

Numph als n importieren
A1 = n.Array ([1, 3, 5, 7, 9])
A2 = n.Array ([2, 4, 6, 8, 10])
A = n.Stack ((A1, A2))
print ("Array 1:", A1)
print ("Array 2:", A2)
print ("verkettiertes Array: \ n", a)

Nach der Codeausführung der Stack () -Funktion in Python haben wir das verkettete Array in einer Achse gleich 1.

Abschluss:

Wir haben alle Demonstrationen und Beispiele für die Verwendung der Funktion von Concatenate () von Python mithilfe der Numpy -Bibliothek durchgeführt. Wir haben es verwendet, um Numpy -Arrays zu verkettet. Wir haben auch die Verwendung des Achsenarguments diskutiert, während wir auf keine, 0 und 1 festgelegt wurden. Außerdem haben wir das Bonus -Beispiel hinzugefügt, um die Funktionsweise der Stack -Funktion als Alternative zur Methode Concatenate () zu sehen. Wir hoffen hoch für diesen Artikel, da er eine einfache und elegante Möglichkeit enthält, jeden kurz zu erklären.