Konatenate tablice Numpy

Termin „dołączenie” odnosi się do procesu łączenia elementów dwóch lub więcej tablic w jedną tablicę. Konatenacja jest również określana jako dołączenie. W SQL, do tabel łączy klucz, ale w Numpy, do tablic łączy się osi. Funkcja Conatenate () Python Numpy jest specjalnie używana w tym celu. Metoda dołącza do dwóch lub więcej tablic o podobnym kształcie w danej osi. Argumenty dla metody to para tablic i osi. Oś jest wysyłana do metody Conatenate () wraz z serią tablic, które chcemy połączyć. Jeśli oś nie jest wyraźnie określona, ​​domyślnie ustawia się na 0. Zobaczmy, jak działa funkcja połączenia w Python, aby dołączyć do dwóch tablic w Spyder 3 z Windows 10. Rzućmy okiem na niektóre przykłady.

Przykład 01:

Spójrzmy na nasz pierwszy przykład połączenia dwóch tablic Numpy w Pythonie za pomocą narzędzia Spyder 3. Aby użyć tablic Numpy, musimy zaimportować pakiet Numpy jako obiekt „N” za pomocą słowa kluczowego „Importuj”. Następnie do zdefiniowania dwóch tablic typu liczb całkowitych zastosowano funkcję Numpy „Array ()”. Do tej pory używany do tej pory obiekt Numpy „N”. Wykorzystaliśmy tutaj funkcję Numpy Conatenate (), aby dołączyć do obu tablic Numpy A1 i A2 razem, a nowo utworzona tablica została zapisana na zmiennej „A”. Tablice zostały użyte jako pojedynczy argument w prostych nawiasach. Zarówno tablice Numpy A1, jak i A2 zostały wyświetlone na konsoli Spyder 3, wykorzystując funkcję drukowania Pythona. W ostatniej metodzie druku.

importować Numpy jako n
A1 = n.tablica ([1, 3, 5, 7, 9])
A2 = n.tablica ([2, 4, 6, 8, 10])
A = n.Conatenate ((A1, A2))
Drukuj („tablica 1:”, A1)
Drukuj („tablica 2:”, A2)
Drukuj („połączona tablica:”, a)

Zapiszmy i wykonajmy ten kod, aby zobaczyć wyniki. Tak więc wyjście pokazuje obie tablice osobno na ekranie wyjściowym, a następnie w połączeniu tablicy, jak pokazano. W tym przykładowym kodzie, ponieważ nie zdefiniowaliśmy argumentu osi, dlatego bierze oś zero. Z tego powodu tablica została zdefiniowana w jednym rzędzie bez dalszej osi.

Przykład 02:

Rzućmy okiem na krok naprzód, używając funkcji Conatenate of Numpy. Tak więc pakiet Numpy został pierwszy zaimportowany. Tym razem zainicjowaliśmy dwie tablice Numpy, każda z dwoma elementami jako listy oddzielone przecinkiem. Konatenacja została wykonana przy użyciu obu tablic w funkcji łączącej. Użyliśmy również argumentu osi ustawionej na żaden tutaj. To stworzy tablicę jednokierunkową. Nowo wykonana tablica została zapisana w zmiennej a. Oryginalne pojedyncze tablice zostały wyświetlone na konsoli Python za pośrednictwem funkcji drukowania. Następnie połączona tablica A została wydrukowana metodą drukowania.

importować Numpy jako n
A1 = n.tablica ([[1, 2], [3, 4]])
A2 = n.tablica ([[5, 6], [7, 8]])
A = n.Conatenate ((a1, a2), oś = brak)
Drukuj („tablica 1: \ n”, A1)
Drukuj („tablica 2: \ n”, A2)
Drukuj („połączona tablica: \ n”, a)

Po uruchomieniu tego kodu mamy najpierw pojedyncze tablice, a następnie połączona tablica pojedynczej linii w formie listy.

Zaktualizujmy trochę kodu. Tak więc zmieniliśmy wartość osi funkcji Conatenate () w kodzie. Podczas gdy reszta kodu była taka sama i niezmieniona. Wymieniliśmy wartość osi od braku na 0. Z pewnością stworzy połączony ciąg z 0 osi, i.mi. Wszystkie wartości będą wyświetlane, ponieważ są bez żadnych zmian i osobno.

importować Numpy jako n
A1 = n.tablica ([[1, 2], [3, 4]])
A2 = n.tablica ([[5, 6], [7, 8]])
A = n.Conatenate ((A1, A2), oś = 0)
Drukuj („tablica 1: \ n”, A1)
Drukuj („tablica 2: \ n”, A2)
Drukuj („połączona tablica: \ n”, a)

Po wykonaniu zaktualizowanego kodu mamy poniższy wynik. Elementy tablicy zostały zdefiniowane osobno w połączonej tablicy bez połączenia, ale wyświetlane jako pojedyncza tablica tutaj.

Zaktualizujmy kod, zmieniając wartość osi na 1 w funkcji Conatenate ().

importować Numpy jako n
A1 = n.tablica ([[1, 2], [3, 4]])
A2 = n.tablica ([[5, 6], [7, 8]])
A = n.Conatenate ((A1, A2), oś = 1)
Drukuj („tablica 1: \ n”, A1)
Drukuj („tablica 2: \ n”, A2)
Drukuj („połączona tablica: \ n”, a)

Po uruchomieniu kodu mamy obie tablice osobno i połączoną tablicę jako osi X i Y w tej samej linii.

Przykład 04:

Ta sama funkcjonalność może być wykonana przez funkcję stosu Pythona w kodzie. Używaliśmy więc naszego ostatniego przykładu, aby sprawdzić, czy działa tak samo jak funkcja Conatenate (). Tak więc prosta zmiana jest zastąpieniem metody „conatenate ()” z funkcją „stosu” tutaj. Zapiszmy nasz kod, aby wykonał go za pomocą przycisku biegania Spydera.

importować Numpy jako n
A1 = n.tablica ([1, 3, 5, 7, 9])
A2 = n.tablica ([2, 4, 6, 8, 10])
A = n.stos ((a1, a2))
Drukuj („tablica 1:”, A1)
Drukuj („tablica 2:”, A2)
Drukuj („połączona tablica: \ n”, a)

Po wykonywaniu kodu funkcji Stack () w Python, mamy połączoną tablicę w osi równej 1.

Wniosek:

Zrobiliśmy wszystkie demonstracje i przykłady korzystania z funkcji Conatenate () Pythona za pomocą biblioteki Numpy. Użyliśmy go do połączenia tablic Numpy. Omówiliśmy również użycie argumentu osi, gdy ustawiono na none, 0 i 1. Ponadto dodaliśmy przykład bonusowy, aby postrzegać działanie funkcji stosu jako alternatywę dla metody Conatenate (). Mamy nadzieję na ten artykuł, ponieważ zawiera on prosty i elegancki sposób na wyjaśnienie każdego i wszystkiego.