Объединить два вектора в один python

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:Как объединить два отсортированных списка на Python: задача LeetCode.Скачать

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:Python Практический. Объединить множество CSVСкачать

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:#11. Слияние двух упорядоченных списков | Алгоритмы на PythonСкачать

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:Python Практический. Объединить книги Excel 2Скачать

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:Слияние списков. Метод двух указателей PythonСкачать

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:Векторы на пальцах. Операции с векторами в Python [Математика для машинного обучения]Скачать

Операции над векторами в numpy

Рассмотрим некоторые общие функции линейной алгебры и их применение на чистом Python и numpy. Все примеры — на Jupyter Notebook.

Списки в Python не являются векторами, по умолчанию над ними нельзя производить поэлементные операции.

В Python необходимо определять собственные функции, чтобы оперировать списками как векторами. Для сравнения: в numpy для аналогичных операций достаточно одной строки кода.

Сложение векторов

Но, конечно, в numpy это можно сделать с помощью оператора + на numpy-массивах или с помощью метода sum() .

Вычитание векторов

Скалярное умножение

Среднее значение вектора

Скалярное произведение

Сумма квадратов

Величина вектора

Расстояние между двумя векторами

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

На заметку

В ряде рассмотренных примеров используется sum() . Чем отличается встроенная Python-функция sum() от numpy.sum() ? Например тем, что numpy.sum() быстрее обрабатывает numpy-массивы, но медленнее Python-списки.

Проверим в Python 2.7.2 и Numpy 1.6.1:

Результат при x = range(1000) :

Результат при x = np.random.standard_normal(1000) :

Согласитесь, имеет смысл учитывать контекст использования.

В основе статьи — материал Бена Алекса Кина. Мой небольшой вклад — перевод, идиоматический код numpy-примеров и дополнительные пояснения.

Видео:Adobe Illustrator — Как объединить несколько объектов в одинСкачать

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:Занятие 12. Векторы и матрицыСкачать

Постановка проблемы

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

Видео:PYTHON MAGIC METHODS __ADD__, __MUL__, __SUB__, АРИФМЕТИЧЕСКИЕ ОПЕРАЦИИ С КАСТОМНЫМИ КЛАССАМИСкачать

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:Python с нуля. Урок 10 | Классы и объектыСкачать

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:Уроки Python - Списки (Массивы)Скачать

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

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

Основы NumPy Python | Массивы, Матрицы И Операции Над НимиСкачать

Параллельное программирование на PythonСкачать

Машинное обучение. Метод опорных векторов. Python.// Machine Learning. SVM. PythonСкачать

Матрицы и векторыСкачать

#20. Реализация метода опорных векторов (SVM) | Машинное обучениеСкачать

Векторизация русского текста на Python | Обработка естественного языкаСкачать

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