Cách hợp nhất mảng numpy thành một mảng duy nhất trong Pyhton – numpy nối hai mảng cạnh nhau

Tìm hiểu cách nối mảng numpy thành một mảng duy nhất bằng cách sử dụng các phép toán trong Python. Trước hết hãy học những kiến ​​thức cơ bản về Python để theo đuổi việc sử dụng hàm numpy.

Bạn đang xem : numpy nối hai mảng cạnh nhau

Cách hợp nhất mảng NumPy thành một mảng duy nhất trong Python

Hãy để chúng tôi tìm hiểu cách hợp nhất một mảng NumPy thành một mảng trong Python .

Các kỹ năng cần có:

  • Kiến thức cơ bản về Python. < / li>
  • Mảng.

Cuối cùng, nếu bạn phải có hoặc nhiều mảng NumPy và bạn muốn nối nó thành một mảng duy nhất, Python cung cấp nhiều tùy chọn hơn để thực hiện tác vụ này.

Bởi vì hai mảng 2 chiều được bao gồm trong các phép toán, bạn có thể kết hợp chúng với nhau theo hàng hoặc theo cột .

< p> Chủ yếu NumPy () cho phép bạn nối hai mảng đã cho theo hàng hoặc cột .

Hãy cùng chúng tôi xem một số ví dụ để hiểu cách nối NumPy.

Hợp nhất mảng NumPy thành Mảng đơn trong Python

Đầu tiên, nhập gói N umPy :

 nhập numpy dưới dạng np

Tạo mảng NumPy bằng cách sử dụng sắp xếp (), mảng một chiều cuối cùng bắt đầu ở 0 và kết thúc ở 8 .

 array = np.arrange (7) 

Trong phần này, bạn thậm chí có thể tham gia hai cuộc triển lãm trong NumPy, nó được thực hành bằng cách sử dụng np.concatenate, np.hstack.np.np.concatenate. các bộ giá trị là đối thủ chính.

Mã như thế này:

 a = np.array ([3,4,5])
b = np.array ([5,6,7])
np.concatenate ([a, b]) 

Đầu ra:

 array ([3, 4, 5, 5, 6, 7])

Có thể nối nhiều hơn hai mảng cùng một lúc: 
 c = [20,20,20]
print (np.concatenate ([a, b, c])) 

Đầu ra:

 [3 4 5 5 6 7 20 20 20] 

Bây giờ nó cũng có thể được sử dụng cho mảng hai chiều:

 grid = np.array ([[1,2,3],
                 [4,5,6]])

#concatenate với trục đầu tiên

np.concatenate ([lưới], [lưới]) 
 Đầu ra:

mảng ([[1, 2, 3],

  [4,5,6],

  [1,2,3],

  [4,5,6]]) 

Các kiểu dữ liệu NumPy thông thường là:

  1. bool -Boolean (Đúng hoặc Sai) được lưu trữ dưới dạng byte.
  2. int -kiểu số nguyên mặc định.
  3. i nt c -ngẫu nhiên đối với C int.
  4. int -integer được sử dụng cho chỉ mục.

Môi trường NumPy: –

Để kiểm tra xem Mô-đun NumPy được cài đặt đúng cách, hãy nhập từ lời nhắc Python

 import numpy 

Nếu nó chưa được cài đặt, thông báo lỗi này sẽ được hiển thị:

 Traceback (lần gọi gần đây nhất):
  Tệp "& lt; pyshell # 0 & gt;", line1, trong & lt; mô-đun & gt;
    nhập khẩu
ImportError: Không có mô-đun nào có tên 'numpy 

// Chương trình tham gia mảng NumPy //

 nhập numpy dưới dạng np
a = np.array ([[1,2], [3,4]])
print'first array: '
in một
in '\ n'
b = np.array ([[5,6], [7,8]])
mảng thứ hai của print: '
in b
in '\ n'

# mảng có cùng kích thước.

in tiếp giáp hai mảng dọc theo trục 0:
print np.cocatenate ((a, b))
in '\ n'
in tiếp giáp hai mảng dọc theo trục1:
print np.cocatenate ((a, b), axis = 1) 

Kết quả:

 Mảng đầu tiên:

[[1 2]

[3 4]]

Mảng thứ hai:

[[5 6]

[7 8]]

Nối hai mảng dọc theo trục 0:

[[1 2]

[3 4]

[5 6]

[7 8]]

Nối hai mảng dọc theo trục 1:

[[1 2 3 4 5 6]

  [3 4 7 8]]


Mảng NumPy:

Thao tác dữ liệu trong Python gần như đồng nghĩa với thao tác mảng NumPy và các công cụ mới như gấu trúc được xây dựng xung quanh mảng NumPy.

Có thể là như vậy, khu vực này sẽ hiển thị một số trường hợp sử dụng NumPy, ban đầu thể hiện quyền kiểm soát để truy cập thông tin và các mảng con cũng như một phần và tham gia vào mảng.

Trên thực tế, đây là các hoạt động được thực hiện trên NumPy:

  • Các thuộc tính của mảng.
  • Lập chỉ mục của mảng.
  • Nối và chia một mảng.
  • Cuối cùng, các mảng con như là phối cảnh không trùng lặp:

    Điều quan trọng nhất trong việc phân chia mảng là chúng trả về thấy trái ngược với các bản sao của thông tin triển lãm.

    Bây giờ hãy chúng ta xem qua một ví dụ nữa để hợp nhất mảng NumPy:

     umpyimport numpy
    thời gian nhập khẩu
    chiều rộng = 320
    chiều cao = 320
    n_matrices = 80
    
    secondmatrices = list ()
    cho tôi trong phạm vi (n_matrices):
      temp = numpy.random.rand (chiều cao, chiều rộng) .astype (numpy.float32)
      secondmatrices.append (numpy.round (temp * 9))
    firstmatrices = list ()
    cho tôi trong phạm vi (n_matrices):
      temp = numpy.random.rand (chiều cao, chiều rộng) .astype (numpy.float32)
      firstmatrices.append (numpy.round (temp * 9))
    firstmatrices = list ()
    cho tôi trong phạm vi (n_matrices):
      temp = numpy.random.rand (chiều cao, chiều rộng) .astype (numpy.float32)
      firstmatrices.append (numpy.round (temp * 9))
    
    t1 = time.time ()
    first1 = numpy.array (firstmatrices)
    print time.time () - t1, "s merge_array = array (first_list_of_arrays)"
      temp = numpy.random.rand (chiều cao, chiều rộng) .astype (numpy.float32)
      firstmatrices.append (numpy.round (temp * 9))
    
    t1 = time.time ()
    first1 = numpy.array (firstmatrices)
    print time.time () - t1, "s merge_array = array (first_list_of_arrays)"
    
    t1 = time.time ()
    second1 = numpy.array (secondmatrices)
    print time.time () - t1, "s merge_array = array (second_list_of_arrays)"
    
    t1 = time.time ()
    first2 = firstmatrices.pop ()
    cho tôi trong phạm vi (len (firstmatrices)):
      first2 = numpy.vstack ((firstmatrices.pop (), first2))
    print time.time () - t1, "s vstack first"
    
    t1 = time.time ()
    second2 = secondmatrices.pop ()
    cho tôi trong phạm vi (len (secondmatrices)):
      second2 = numpy.vstack ((secondmatrices.pop (), second2))
    
    print time.time () - t1, "s vstack giây"
    
    

    Kết quả:

    Cách hợp nhất mảng NumPy thành một mảng duy nhất trong Python


Xem thêm những thông tin liên quan đến chủ đề numpy nối hai mảng cạnh nhau

Python Numpy Concatenate

alt

  • Tác giả: Rylan Fowers
  • Ngày đăng: 2019-07-13
  • Đánh giá: 4 ⭐ ( 6427 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: This python tutorial will teach you about numpy’s concatenate function that allows you to stick two arrays together, either by rows or columns. Please also check out my videos on np.append, np.hstack, and np.vstack. They are all very similar.

    This is a Python anaconda tutorial for help with coding, programming, or computer science. These are short python videos dedicated to troubleshooting python problems and learning Python syntax. For more videos see Python Marathon playlist by Rylan Fowers.

    ✅Subscribe: https://www.youtube.com/channel/UCub4…

    📺Channel: https://www.youtube.com/channel/UCub4…

    ▶️Watch Latest Python Content: https://www.youtube.com/watch?v=myCPg…

    ▶️Watch Latest Other Content: https://www.youtube.com/watch?v=2YfQs…

    🎵Theme Music: https://www.bensound.com/royalty-free…

    PythonMarathon LearnPython PythonTutorial

Nối hai mảng (Array Join) trong Numpy

  • Tác giả: laptrinhtudau.com
  • Đánh giá: 5 ⭐ ( 8777 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Nối hai mảng (Array Join) trong Numpy – Lập Trình Từ Đầu 1 Numpy cơ bản

Python: NumPy arange(): Cách sử dụng np.arange()

  • Tác giả: v1study.com
  • Đánh giá: 4 ⭐ ( 5751 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: NumPy arange(): Cách sử dụng np.arange()

Hoc lap trinh,Nối mảng trong numpy, noi mang trong numpy, numpy array join, numpy nối mảng array, numpy kết hợp mảng array

  • Tác giả: www.ihoclaptrinh.com
  • Đánh giá: 5 ⭐ ( 2479 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Nối mảng trong numpy, noi mang trong numpy, numpy array join, numpy array, join array, numpy nối mảng array, noi mang array trong numpy, numpy kết hợp mảng array, hoc lap trinh python, học lập trình python, hướng dẫn học lập trình python

Nối hai mảng NumPy một chiều

  • Tác giả: vi.libertychildrenbelize.org
  • Đánh giá: 4 ⭐ ( 5758 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Tôi có hai mảng một chiều đơn giản trong NumPy. Tôi sẽ có thể nối chúng bằng cách sử dụng numpy.concatenate. Nhưng tôi gặp lỗi này cho đoạn mã bên dưới: TypeError: chỉ các mảng độ dài-1 có thể là …

Python NumPy Tutorial – Học NumPy Arrays với các ví dụ

  • Tác giả: viblo.asia
  • Đánh giá: 3 ⭐ ( 5498 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Python Numpy là gì? NumPy là một gói Python là viết tắt của Numerical Python. Đây là thư viện cốt lõi cho scientific computing, nó chứa một đối tượng mảng n chiều mạnh mẽ, cung cấp các công cụ để tích…

numpy.concatenate () bằng Python

  • Tác giả: websitehcm.com
  • Đánh giá: 5 ⭐ ( 2408 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: numpy.concatenate () bằng Python w3seo Hàm concatenate () là một hàm từ gói NumPy. Về cơ bản, hàm này kết hợp các mảng NumPy với nhau

Xem thêm các bài viết khác thuộc chuyên mục: Kiến thức lập trình

Xem Thêm  Cách thay đổi văn bản và màu nền trong CSS - thay đổi màu văn bản css