Concatenar matrizes Numpy

O termo "juntando" refere -se ao processo de combinar os elementos de dois ou talvez mais matrizes em uma única matriz. A concatenação também é chamada de ingresso. No SQL, as tabelas são unidas por uma chave, mas em Numpy, as matrizes são unidas por um eixo. A função concatenato () do python numpy é especialmente usada para esse fim. O método se junta a duas ou mais matrizes de formato semelhante em um determinado eixo. Os argumentos para o método são o par de matrizes e o eixo. O eixo é enviado ao método concatenate () juntamente com uma série de matrizes que desejamos conectar. Se o eixo não for expressamente especificado, ele padrão está definido como 0. Vamos ver como a função To Concatenate funciona em Python para se juntar a duas matrizes no Spyder 3 do Windows 10. Vamos dar uma olhada em alguns exemplos.

Exemplo 01:

Vejamos o nosso primeiro exemplo de concatenando duas matrizes numpy no Python usando a ferramenta Spyder 3. Para usar matrizes Numpy, devemos importar o pacote Numpy como objeto "n" usando a palavra -chave "importar". Depois disso, a função Numpy "Array ()" foi usada para definir duas matrizes do tipo inteiro e salvá -las nas variáveis ​​A1 e A2 separadamente. O objeto Numpy "n" foi usado para esse fim até agora. Estamos utilizando a função concatenato () do Numpy () para unir as matrizes Numpy A1 e A2 juntas, e uma matriz recém -formada foi salva na variável "a". As matrizes foram usadas como um único argumento em colchetes simples. As matrizes Numpy A1 e A2 foram exibidas no console Spyder 3 enquanto utilizam a função de impressão do Python. Nós produzimos a nova matriz concatenada na tela Spyder 3 no último método de impressão.

importar numpy como n
A1 = n.Array ([1, 3, 5, 7, 9])
A2 = n.Array ([2, 4, 6, 8, 10])
A = n.Concatenado ((A1, A2))
Print ("Array 1:", A1)
Print ("Array 2:", A2)
print ("Array concatenado:", a)

Vamos salvar e executar este código para ver os resultados. Portanto, a saída mostra as matrizes separadamente na tela de saída e depois a matriz concatenada como demonstrado. Dentro deste exemplo, o código, pois não definimos o argumento do eixo, está tomando um eixo como zero. Devido a isso, a matriz foi definida em uma única linha sem mais eixo.

Exemplo 02:

Vamos dar uma olhada em um passo à frente enquanto estiver usando a função concatenada de Numpy. Então, o pacote Numpy foi importado primeiro. Desta vez, inicializamos duas matrizes Numpy, cada uma com dois elementos como listas separadas por uma vírgula. A concatenação foi realizada usando as duas matrizes na função concatenada. Também usamos o argumento do eixo definido para nenhum aqui. Isso fará uma matriz de linha única. A matriz recém -feita foi salva em variável a. As matrizes únicas originais foram exibidas no console python através da função de impressão. Depois disso, a matriz concatenada A foi impressa com o método de impressão.

importar numpy como n
A1 = n.Array ([[1, 2], [3, 4]]))
A2 = n.Array ([[5, 6], [7, 8]]))
A = n.concatenado ((a1, a2), eixo = nenhum)
Print ("Array 1: \ n", A1)
Print ("Array 2: \ n", A2)
Print ("Array concatenado: \ n", a)

Depois de executar este código, recebemos as matrizes únicas primeiro e depois a matriz de linha única concatenada na forma de uma lista.

Vamos atualizar um pouco o código. Então, estamos alterando o valor do eixo da função concatenato () no código. Enquanto o restante do código tem sido o mesmo e inalterado. Substituímos o valor do eixo de nenhum para 0. Certamente fará a corda concatenada com 0 eixo, eu.e. Todos os valores serão exibidos como são sem nenhuma alteração e separadamente.

importar numpy como n
A1 = n.Array ([[1, 2], [3, 4]]))
A2 = n.Array ([[5, 6], [7, 8]]))
A = n.concatenado ((a1, a2), eixo = 0)
Print ("Array 1: \ n", A1)
Print ("Array 2: \ n", A2)
Print ("Array concatenado: \ n", a)

Depois de executar o código atualizado, obtivemos o resultado abaixo. Os itens da matriz foram definidos separadamente na matriz concatenada sem se fundir, mas exibidos como uma única matriz aqui.

Vamos atualizar o código alterando o valor do eixo para 1 na função concatenate ().

importar numpy como n
A1 = n.Array ([[1, 2], [3, 4]]))
A2 = n.Array ([[5, 6], [7, 8]]))
A = n.concatenado ((a1, a2), eixo = 1)
Print ("Array 1: \ n", A1)
Print ("Array 2: \ n", A2)
Print ("Array concatenado: \ n", a)

Depois de executar seu código, temos as duas matrizes separadamente e a matriz concatenada como X e Y-eixo na mesma linha.

Exemplo 04:

A mesma funcionalidade pode ser realizada pela função de pilha do Python no código. Por isso, usamos nosso último exemplo para ver se funciona da mesma forma que a função concatenate (). Portanto, a mudança simples é a substituição do método "concatenato ()" com a função "pilha" aqui. Vamos salvar nosso código para torná -lo executado com o botão de execução do Spyder.

importar numpy como n
A1 = n.Array ([1, 3, 5, 7, 9])
A2 = n.Array ([2, 4, 6, 8, 10])
A = n.Stack ((A1, A2))
Print ("Array 1:", A1)
Print ("Array 2:", A2)
Print ("Array concatenado: \ n", a)

Após a execução do código da função Stack () em Python, temos a matriz concatenada em um eixo igual a 1.

Conclusão:

Fizemos todas as demonstrações e exemplos de uso da função concatenato () do Python usando a biblioteca Numpy. Usamos para concatenar matrizes numpy. Também discutimos usando o argumento do eixo enquanto definido para nenhum, 0 e 1. Além disso, adicionamos o exemplo de bônus para ver a função de funcionamento da pilha como uma alternativa ao método concatenato (). Esperamos alta para este artigo, pois ele contém uma maneira simples e elegante de explicar cada e tudo brevemente.