Numpy dstack

Existem muitos tipos de funções de pilha () como hstack (), vstack (), dstack (), concatenação, etc. Hoje, vamos aprender um dos tipos de funções de pilha () que é a função dstack () de Numpy. A função Stack () é usada para combinar as múltiplas matrizes ao longo de um novo eixo.

O dstack () significa função de pilha em profundidade. A função dstack () é uma das funções do módulo python numpy, que é usado para empilhar e organizar os elementos da matriz de entrada em uma sequência em termos de profundidade ao longo do terceiro eixo, de modo que gera uma saída que seja pelo menos três- dimensional.

Sintaxe:

Vejamos a implementação da escrita da função dstack (). Nesta função, primeiro temos que escrever o nome do módulo Python, que é Numpy ou você também pode usar o alias Numpy NP. Em seguida, escreva o nome da função que é dstack (). Nos colchetes da função, você deve passar no parâmetro do DSTack, o que significa que temos que passar nas matrizes de entrada nas quais queremos executar a função dstack ().

Parâmetro:

O tup é a forma das matrizes de entrada nas quais queremos executar a função dstack (). Essas matrizes devem ter a mesma forma, exceto pelo terceiro eixo.

Valor de retorno:

Em troca, obtemos a matriz tridimensional que é combinada em uma profundidade sequenciada e organizada, juntamente com o terceiro eixo.

Exemplo 1:

Agora, vamos começar a implementar nosso primeiro exemplo da função dstack (). Para começar a implementar o código, temos que importar primeiro um dos módulos de Python, que é Numpy. Numpy é a biblioteca avançada do Python, que é usada para executar as operações numéricas e lógicas no Python. Para importar o pacote Python, primeiro usamos a palavra -chave "importar" que diz ao compilador que estamos importando uma biblioteca. Segundo, escrevemos o nome da biblioteca que é "Numpy" em letras pequenas e depois escrevemos o pseudônimo do Numpy, que é "np".

Depois de importar o módulo Python, começamos a implementar a linha de código real. Primeiro, chamamos o método print () para exibir a mensagem de "Implementação da função Numpy dstack () na matriz 2D". Em seguida, criamos a matriz de três elementos “[20, 30, 40]” denominada “Array1” e a exibimos chamando o método print () e passando a matriz1 nele. Em seguida, criamos outra matriz de três elementos “[25, 35, 45]” chamado “Array2”. Também queremos exibir a segunda matriz, por isso chamamos o método print () novamente e passamos a matriz2 nele. Como você pode ver, criamos as duas matrizes do mesmo tamanho porque o Array1 combina com o índice Array2 por índice.

importar numpy como np
Print ("Implementação da função numpy dstack () na matriz 2D: \ n")
Array1 = ([20, 30, 40, 50]))
print ("A primeira matriz é:", Array1)
Array2 = ([25, 35, 45, 55])
Print ("A segunda matriz é:", Array2)
Stacked_array = np.dstack ((Array1, Array2))
Print ("\ nA matriz empilhada resultante é: \ n", Stacked_array)

Depois de criar matrizes bidimensionais, chamamos a função dstack () para que possamos obter a matriz empilhada. Primeiro, escrevemos o alias Numpy, que é "NP" e depois escrevemos o nome da função que queremos implementar nas matrizes de entrada que é "dstack ()". Então, você tem que passar os parâmetros da função. Aqui, temos duas matrizes que queremos empilhar, então vamos passar o Array1 e o Array2 no DSTACK () suportes de função.

Depois de chamar a função dstack (), vamos armazenar essa função em outra nova matriz que é "Stacked_array", porque se quisermos chamar essa função novamente no mesmo programa, não precisamos escrever a função inteira dstack (). Simplesmente chamamos essa função chamando o nome da matriz. Esta abordagem economiza o tempo e a complexidade do código. No final do código, simplesmente chamamos o método print () para exibir a nova matriz tridimensional no shell e passar o nome da matriz nos colchetes da função Print () que é empilhada_array.

Agora, vamos compilar a linha anterior de código da função dstack () e ver o que obtemos no shell. Temos duas matrizes de entrada (2d) no shell e depois obtemos a matriz empilhada tridimensional resultante.

Exemplo 2:

Agora, vamos para o segundo exemplo da função dstack (). Neste exemplo, temos matrizes multidimensionais e implementamos a função dstack (). Vamos ver o que recebemos após a compilação do código.

Para começar a escrever a linha real de código do dstack (), primeiro importamos a biblioteca Python para implementar a função dstack () que é Numpy. Nós importamos a biblioteca Numpy com o pseudônimo de Numpy, que é NP.

Agora, vamos começar a escrever o código. Primeiro, criamos as matrizes multidimensionais que são Array1 e Array2 que consistem em vários elementos. Então, mostramos essas matrizes na concha chamando essas matrizes. Usamos o método predefinido de python para exibir, que é o método print (). Então, passamos o nome da matriz nele. Como você pode ver no método Print (), também escrevemos as mensagens relacionáveis ​​de acordo com as matrizes de entrada. Também usamos o "\ n" nas aspas duplas. O "\ n" é usado para entrar na nova linha, para que nossa saída pareça organizada e gerenciável.

Em seguida, chamamos a função dstack () para implementar a função dstack () na entrada de matrizes multidimensionais. Primeiro, escrevemos o alias da biblioteca “NP” e depois escrevemos a função dstack (). Nesta função, passamos os dois parâmetros necessários da função. Esses parâmetros são as matrizes de entrada. E então, armazenamos a função dstack () em uma nova matriz que é empilhada_array. Depois de tudo isso, imprimimos a matriz usando a instrução print ().

importar numpy como np
print ("Implementação da função Numpy dstack () em matriz multidimensional: \ n")
Array1 = ([23, 87, 16, 88, 36], [22, 49, 25, 88, 10]))
print ("A primeira matriz é:", Array1)
Array2 = ([60, 99, 38, 76, 71], [41, 55, 11, 19, 69])
Print ("A segunda matriz é:", Array2)
Stacked_array = np.dstack ((Array1, Array2))
Print ("\ nAs matrizes empilhadas resultantes são: \ n", Stacked_array)

Aqui está a saída do exemplo mencionado anteriormente da função dstack (). Como você pode ver na ilustração a seguir, obtemos duas matrizes empilhadas de matrizes multidimensionais. Essas matrizes são concatenadas através de índices, o que significa que o 1º índice de Array1 é combinado com o 1º índice de Array2 e o 2º índice de Array1 é combinado com o 2º índice de Array2 e assim por diante.

Conclusão

Neste tutorial, aprendemos uma das funções da pilha () do módulo Python-Numpy, que é a função dstack (). Aprendemos a implementação de dstack () e parâmetros e valor de retorno. Implementamos a função dstack () através de vários exemplos detalhados e explicamos todas as linhas de código para que nenhum ponto de confusão seja deixado para o programador.