Hướng dẫn can we concatenate arrays in python? - chúng ta có thể nối các mảng trong python không?

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 kết hợp một mảng?

Để kết hợp (concatenate) hai mảng, chúng tôi tìm thấy độ dài của nó được lưu trữ trong Alen và Blen tương ứng. Sau đó, chúng tôi tạo ra một kết quả mảng số nguyên mới với độ dài Alen + blen. Bây giờ, để kết hợp cả hai, chúng tôi sao chép từng phần tử trong cả hai mảng để kết quả bằng cách sử dụng hàm ArrayCopy ().copy each element in both arrays to result by using arraycopy() function.

Bạn có thể kết hợp các mảng numpy?

Tham gia một chuỗi các mảng dọc theo một trục hiện có. Các mảng phải có hình dạng tương tự, ngoại trừ trong kích thước tương ứng với trục (theo mặc định, theo mặc định). Các trục dọc theo đó các mảng sẽ được nối.. The arrays must have the same shape, except in the dimension corresponding to axis (the first, by default). The axis along which the arrays will be joined.

Làm thế nào để bạn nối hai mảng trong Python?

Hai mảng trong Python có thể được thêm vào theo nhiều cách và tất cả các mảng có thể được thảo luận dưới đây ...
Mảng: [mảng_like] mảng đầu vào ..
Các giá trị: [Array_Like] Các giá trị sẽ được thêm vào ARR.....
Trục: trục dọc theo đó chúng tôi muốn chèn các giá trị ..

Làm thế nào để bạn kết hợp hai ndarray trong Python?

hàm concatenate () concatenate một chuỗi các mảng dọc theo một trục hiện có ...
Cú pháp: numpy.concatenate ((ARR1, ARR2, Mạnh), trục = 0, out = none).
Thông số :.
ARR1, ARR2, Mạnh: [Trình tự mảng_like] Các mảng phải có hình dạng tương tự, ngoại trừ trong kích thước tương ứng với trục ..