Как склеить два вектора numpy

На предыдущем занятии мы познакомились со способами изменения форм массивов. Здесь мы узнаем как реализуются операции объединения и разделения массивов. Для этой задачи в NumPy реализованы специальные функции, которые мы сейчас и рассмотрим.

Видео:#11. Произведение матриц и векторов, элементы линейной алгебры | NumPy урокиСкачать

Функции hstack и vstack

Предположим у нас есть два двумерных массива:

Их можно объединить как по горизонтали, так и по вертикали, с помощью функций:

Примеры работы этих двух функций представлены на рисунке ниже:

Эти же операции можно выполнять и с многомерными массивами. Например, определим два трехмерных массива:

И выполним функции:

Как видите, здесь произошло формальное объединение по оси axis1 в функции hstack и по оси axis0 в функции vstack.

Разумеется, чтобы эти функции работали, размерность массивов по объединяемым осям должны совпадать.

Аналогичным образом происходит объединение и одномерных массивов:

И при выполнении:

array([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8.])

А во втором случае:

результатом будет двумерный массив:

Видео:Apply a Function on Each Element of a 2D NumPy Array - np.vectorizeСкачать

Функции column_stack и row_stack

Давайте теперь зададимся вопросом: как объединить наши два одномерных массива столбцами? Чтобы результат выглядел вот так:

Для этого хорошо подходит функция column_stack():

Если с ее помощью объединять двумерные и многомерные массивы, то она будет давать тот же результат, что и функция hstack().

Другая аналогичная функция row_stack(), в принципе, делает то же самое, что и функция vstack() заметных отличий здесь нет. Ее можно использовать так:

Видео:Основы NumPy Python | Массивы, Матрицы И Операции Над НимиСкачать

Функция concatenate

Для объединения массивов вдоль строго определенной оси можно воспользоваться функцией concatenate(). Например, возьмем два трехмерных массива:

И объединим их по каждой из осей:

Видео:Numpy - unique methodСкачать

Объекты r_ и c_

Еще один способ объединения и создания массивов – это использование специальных объектов r_ и c_. Например, объект r_ создает копии массивов, следующими способами:

По аналогии работает и второй объект c_, только объединение выполняется по второй оси axis1:

Видео:#6. Объединение и разделение массивов | NumPy урокиСкачать

Разделение массивов

Массивы в NumPy можно не только объединять, но и разделять. Для этого существуют специальные функции hsplit и vsplit. Рассмотрим их работу на простых примерах. Пусть имеется одномерный массив из 10 элементов:

И мы хотим разделить его на две равные части. Это реализуется с помощью функции hsplit:

которая возвращает список из двух массивов. Второй параметр 2 указывает число частей, на которые делится исходный массив. Причем, деление выполняется по горизонтали. Если в нашем примере указать 3 части, то возникнет ошибка:

так как 10 элементов нельзя равномерно разбить на 3 части.

Также ошибка будет и при разбиении этого массива по вертикали:

так как массив имеет одну горизонтальную ось. Чтобы вторая функция сработала, преобразуем массив a в вектор столбец:

а, затем, разобьем по вертикали:

На выходе получим два одномерных массива длиной 5 элементов.

Эти же функции можно использовать и с многомерными массивами, например, так:

Функция array_split

Рассмотренные функции выполняют разбиение или по первой оси axis0 или по второй оси axis1. Но что если нам нужно выполнить разбиение по произвольной оси многомерного массива? Для этого существует функция array_split(). Ее работа аналогична рассмотренным выше функциям, только дополнительно указывается ось разбиения. Например:

Видео по теме

#1. Пакет numpy — установка и первое знакомство | NumPy уроки

#2. Основные типы данных. Создание массивов функцией array() | NumPy уроки

#3. Функции автозаполнения, создания матриц и числовых диапазонов | NumPy уроки

#4. Свойства и представления массивов, создание их копий | NumPy уроки

#5. Изменение формы массивов, добавление и удаление осей | NumPy уроки

#6. Объединение и разделение массивов | NumPy уроки

#7. Индексация, срезы, итерирование массивов | NumPy уроки

#8. Базовые математические операции над массивами | NumPy уроки

#9. Булевы операции и функции, значения inf и nan | NumPy уроки

#10. Базовые математические функции | NumPy уроки

#11. Произведение матриц и векторов, элементы линейной алгебры | NumPy уроки

#12. Множества (unique) и операции над ними | NumPy уроки

#13. Транслирование массивов | NumPy уроки

© 2022 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта

Видео:Correlation between two Arrays using Numpy - Python TutorialСкачать

Как объединить два примененных массива?

Композиция задачи Указаны два примесения OUMPY A и B. Как объединить оба? Способ 1: NP.Concatenate () метод Consatenate () NUMPY присоединяется к последовательности массивов вдоль существующей оси. Первые пары аргументов, разделенных запятыми, присоединены. Если вы используете аргумент оси, вы можете указать, на какую ось необходимо присоединиться массивы. Для … Как объединить два примененных массива? Читать далее “

• Автор записи

Автор: Chris
Дата записи

Видео:#5. Изменение формы массивов, добавление и удаление осей | NumPy урокиСкачать

Постановка проблемы

Учитывая два объявленных массива А и B Отказ Как объединить оба?

Видео:#2. Основные типы данных. Создание массивов функцией array() | NumPy урокиСкачать

Метод 1: NP.concaTenate ()

Numpy’s ConcateNate () Способ присоединяется к последовательности массивов вдоль существующей оси. Первые пары аргументов, разделенных запятыми, присоединены. Если вы используете аргумент оси, вы можете указать, на какую ось необходимо присоединиться массивы. Например, NP.concaTenate (A, B,) Присоединяется к массивам вдоль первой оси и NP.concaTenate (A, B,) присоединяется к сплющенным массивам.

Вы можете посмотреть, как аргумент оси изменяет семантику барасиона массива:

Обратите внимание, что во втором случае мы привели массивы в фитинговую форму через преобразование B.T так что мы можем объединить массив B как третий вектор столбца.

Видео:Creating 3-Dimensional array using numpy array function | CodersartsСкачать

Способ 2: np.append ()

Numpy’s Добавить () Способ добавляет значения до конца массива. Дополнительный Ось Аргумент позволяет вам добавлять массивы вдоль указанной оси.

Следующий код показывает те же примеры, что и раньше, просто используя Добавить () Метод вместо ConcateNate () Метод:

Видео:Creating 4 Dimensional array using numpy | CodersartsСкачать

Способ 3: np.vstack ()

Numpy’s VStack () Метод принимает аргумент кортежа и стекирует массивы в последовательности вертикально (мудрый ряд). Это похоже на объединение вдоль первой оси после изменения 1-D массивы формы (N) к (1, N) Отказ

Следующий код показывает вертикальный стек, возникающий из массива Concatenation:

Видео:How to create a Numpy 2D Array in Python | Complete Guide | Examples | 2021 | Amit ThinksСкачать

Заключение

Эта статья продемонстрировала, как объединить две массивы в Python с использованием Numpy Bibly.

Вы хотите стать Numpy Master? Проверьте нашу интерактивную книгу головоломки Coffe Break Numpy И повысить свои навыки науки о данных! (Ссылка Amazon открывается на новой вкладке.)

Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.

Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python One-listers (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.

Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.

Видео:#1. Пакет numpy - установка и первое знакомство | NumPy урокиСкачать

9. Манипулирование формой массивов

Форму массива определяет количество элементов вдоль каждой оси:

Изменить форму массива можно разными способами:

Функция reshape не изменяет исходный массив. Если же вам необходимо изменить форму существующего массива, то можно воспользоваться методом resize .

Если в функции reshape один из размеров задать равным -1, то этот размер будет вычислен автоматически:

Видео:Find the Mean of a numpy arrayСкачать

9.1. Объединение массивов

Объединение массивов возможно по разным осям:

Как видим функция vstack объединяет массивы по вертикали, а hstack по горизонтали. Причем количество элементов вдоль объединяемых осей должно быть одинаковым:

Функция hstack объединяет массивы по горизонтали и если объединить два одномерных массива, то получится одномерный массив. То есть количество осей вдоль которых происходит объединение остается неизменным — при вертикальном объединении не меняется количество столбцов, а при горизонотальном количество строк.

Совсем иначе обстоит дело с функцией column_stack . Функция column_stack представляет одномерные массивы в виде столбцов после чего объединяет их. Для двумерных массивов column_stack эквивалентна hstack :

Функция row_stack эквивалентна vstack для любых входных массивов:

Если размерность массивов больше двух, то их так же можно объединить. Функция hstack объединит их вдоль второй оси, а функция vstack вдоль первой. Если необходимо объединить массивы вдоль какой-то определенной оси то можно воспользоваться функцией concatenate в которой номер необходимой оси можно передать в качестве параметра.

В некоторых случаях бывает необходимо объединять срезы массивов вдоль оси длинна которой должна быть равна 1. В таких случаях можно воспользоваться объектом newaxis , который и создает ось длинной 1.

Есть еще один способ быстро объединять и создавать массивы — это объекты r_ и c_ . Они позволяют объединить массивы вдоль одной оси или позволяют создать новый массив с использованием операций среза.

Видео:17. Numpy 2D ArraysСкачать

9.2. Разделение массивов

Разделить массив вдоль горизонтальной оси можно с помощью функции hsplit , а вдоль вертикальной vsplit :

Если размерность массива больше 2 и делить его нужно вдоль определенной оси, то можно воспользоваться функцией array_split , указав необходимую ось.

💡 Видео

#3. Функции автозаполнения, создания матриц и числовых диапазонов | NumPy урокиСкачать

Multiply array in NumpyСкачать

2.Как установить NumPyСкачать

max and min function of numpy in pythonСкачать

#13. Транслирование массивов | NumPy урокиСкачать