NumPy-Array-Koppeln

Verbinden Sie NumPy Arrays

Verbinden bedeutet, den Inhalt von zwei oder mehreren Arrays in einem einzigen Array zu platzieren.

In SQL verbinden wir Tabellen basierend auf dem Schlüssel, während wir in NumPy Arrays entlang der Achse verbinden.

Wir übergeben eine Reihe von Arrays, die mit der Achse verbunden werden sollen concatenate() Funktion Array. Wenn keine Achse explizit übergeben wird, wird sie als 0 betrachtet.

Beispiel

Verbinden Sie zwei Arrays:

import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr = np.concatenate((arr1, arr2))
print(arr)

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Beispiel

Verbinden Sie zwei 2-Dimensionalen Arrays entlang der Zeile (axis=1):

import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)
print(arr)

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Verwenden Sie die Stack-Funktion, um Arrays zu verbinden

Stacken ist gleich dem Kaskadieren, der einzige Unterschied ist, dass das Stacken entlang eines neuen Achsen erfolgt.

Wir können zwei eindimensionale Arrays entlang der zweiten Achse verbinden, was zu einem Überlappen führt, d.h. Stacken (Stacking).

Wir übergeben eine Reihe von Arrays, die mit der Achse verbunden werden sollen concatenate() Methoden-Array. Wenn die Achse nicht explizit übergeben wird, wird sie als 0 betrachtet.

Beispiel

import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr = np.stack((arr1, arr2), axis=1)
print(arr)

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Stacken entlang der Zeilen

NumPy bietet eine Hilfsfunktion:hstack() Stacken entlang der Zeilen.

Beispiel

import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr = np.hstack((arr1, arr2))
print(arr)

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Stacken entlang der Spalten

NumPy bietet eine Hilfsfunktion:vstack() Stacken entlang der Spalten.

Beispiel

import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr = np.vstack((arr1, arr2))
print(arr)

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Stacken entlang der Höhe (Tiefe)

NumPy bietet eine Hilfsfunktion:dstack() Stacken entlang der Höhe, die mit der Tiefe gleich ist.

Beispiel

import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr = np.dstack((arr1, arr2))
print(arr)

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