न्यूम्पी अर्रे जोड़ना

NumPy अद्यतन फ़ाइलों को जोड़ें

जोड़ना मतलब है कि दो या अधिक अद्यतन फ़ाइलों की सामग्री को एक अद्यतन फ़ाइल में रखा जाए।

SQL में हम चाबी के आधार पर तालिकाओं को जोड़ते हैं और NumPy में हम अक्ष के आधार पर अद्यतन फ़ाइलों को जोड़ते हैं。

हमने एक श्रृंखला पास की है, जिसे आयाम के साथ जोड़ना है concatenate() फ़ंक्शन के अद्यतन फ़ाइल।अगर अयोग्य रूप से आक्स (अक्ष) नहीं भेजा गया है, तो इसे 0 के रूप में देखा जाएगा。

उदाहरण

दो अद्यतन फ़ाइलों को जोड़ें:

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

उदाहरण चलाएं

उदाहरण

दो दो-आकारी अद्यतन फ़ाइलों को आयाम (एक्सिस=1) पर जोड़ें:

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)

उदाहरण चलाएं

स्टैक फ़ंक्शन का उपयोग से आयाम कोड़ कोड़ करें

स्टैक और कंकटेनेट के बराबर है, एकमात्र अंतर यह है कि स्टैक नए आयाम के साथ पूरा किया जाता है।

हम दो एक-आयामी आयाम को दूसरे आयाम के साथ जोड़ सकते हैं, जो उसे एक-दूसरे के साथ आपस में लगातार होने देता है, अर्थात ढेर (stacking) करता है।

हमने एक श्रृंखला पास की है, जिसे आयाम के साथ जोड़ना है concatenate() फ़ंक्शन के आयाम के रूप में नियमित आयाम का आयाम नहीं है, तो इसे 0 के रूप में माना जाता है。

उदाहरण

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)

उदाहरण चलाएं

वर्ग में भाग लगाएं

NumPy एक सहायक फ़ंक्शन प्रदान करता है:hstack() वर्ग में भाग लगाएं。

उदाहरण

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

उदाहरण चलाएं

स्तम्भ में भाग लगाएं

NumPy एक सहायक फ़ंक्शन प्रदान करता है:vstack() स्तम्भ में भाग लगाएं。

उदाहरण

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

उदाहरण चलाएं

ऊंचाई के साथ भाग लगाएं (गहराई)

NumPy एक सहायक फ़ंक्शन प्रदान करता है:dstack() ऊंचाई के साथ भाग लगाएं, जो गहराई के समान है।

उदाहरण

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

उदाहरण चलाएं