Conjonction des tableaux NumPy

Connecter des tableaux NumPy

La connexion signifie regrouper le contenu de deux ou plusieurs tableaux dans un seul tableau.

Dans SQL, nous connectons les tables sur la base de la clé, tandis que dans NumPy, nous connectons les tableaux suivant l'axe.

Nous avons passé une série de tableaux à connecter avec l'axe concatenate() La fonction tableau. Si l'axe n'est pas explicitement passé, il est considéré comme 0.

Exemple

Connecter deux tableaux

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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Exemple

Connecter deux tableaux 2-D suivant l'axe (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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Connecter des tableaux en utilisant la fonction de pile

Le stack est le même que le concatenation, la seule différence est que le stack est effectué le long d'un nouveau axe.

Nous pouvons connecter deux tableaux unidimensionnels le long de l'axe deux, ce qui entraînera leur chevauchement, c'est-à-dire, l'empilement (stacking).

Nous avons passé une série de tableaux à connecter avec l'axe concatenate() Tableau de méthodes. Si l'axe n'est pas explicitement passé, il est considéré comme 0.

Exemple

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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Empiler le long des lignes

NumPy fournit une fonction d'aide :hstack() Empiler le long des lignes.

Exemple

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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Empiler le long des colonnes

NumPy fournit une fonction d'aide :vstack() Empiler le long des colonnes.

Exemple

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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Empiler le long de la hauteur (profondeur)

NumPy fournit une fonction d'aide :dstack() Empiler le long de la hauteur, la hauteur est la même que la profondeur.

Exemple

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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