Hướng dẫn concat 2 arrays in python - nối 2 mảng trong python

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.

Nội dung chính Show

Chúng ta có thể nối các mảng trong Python không?
Làm thế nào để bạn kết hợp hai ndarray trong Python?
Làm thế nào để tôi kết hợp một mảng numpy?
Làm thế nào để bạn kết hợp một mảng?

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)

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)

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)

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)

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)

Chúng ta có thể nối các mảng trong Python không?

Chúng ta có thể kết hợp hai mảng 1-D dọc theo trục thứ hai sẽ dẫn đến việc đặt chúng lên cái kia, tức là. xếp chồng. Chúng tôi vượt qua một chuỗi các mảng mà chúng tôi muốn tham gia vào phương thức Stack () cùng với trục. Nếu trục không được truyền rõ ràng, nó sẽ được lấy là 0. which would result in putting them one over the other, ie. stacking. We pass a sequence of arrays that we want to join to the stack() method along with the axis. If axis is not explicitly passed it is taken as 0.

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

Sử dụng Numpy, chúng ta có thể thực hiện kết hợp nhiều mảng 2D theo nhiều cách và phương pháp khác nhau ...

Phương pháp 1: Sử dụng hàm incatenate () ..

Phương pháp 2: Sử dụng các hàm ngăn xếp ():.

Phương pháp 3: Sử dụng hàm hstack () ..

Phương pháp 4: Sử dụng hàm vstack () ..

Phương pháp 5: Sử dụng hàm dstack () ..

Làm thế nào để tôi kết hợp một mảng numpy?

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 ..

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.