Funcția concatenate() este o funcție din pachetul NumPy. Această funcție combină în esență tablourile NumPy împreună. Această funcție este folosită practic pentru unirea a două sau mai multe matrice de aceeași formă de-a lungul unei axe specificate. Există următoarele lucruri care sunt esențiale de reținut:

1. Concatenate() de la NumPy nu este ca o alăturare tradițională a bazei de date. Este ca și cum a stivui matrice NumPy.
2. Această funcție poate funcționa atât pe verticală, cât și pe orizontală. Aceasta înseamnă că putem concatena matrice împreună orizontal sau vertical.

Funcția concatenate() este de obicei scrisă ca np.concatenate(), dar o putem scrie și ca numpy.concatenate(). Depinde de modul de import al pachetului numpy, fie import numpy ca np, fie import numpy, respectiv.

Sintaxă

 numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis) 

Parametrii

1) (a1, a2, ...)

Acest parametru definește secvența de tablouri. Aici, a1, a2, a3 ... sunt tablourile care au aceeași formă, cu excepția dimensiunii corespunzătoare axei.

np.argmax

2) axa: int (opțional)

Acest parametru definește axa de-a lungul căreia va fi îmbinată matricea. În mod implicit, valoarea sa este 0.

Rezultat

Va returna un ndarray care conține elementele ambelor matrice.

Exemplul 1: numpy.concatenate()

 import numpy as np x=np.array([[1,2],[3,4]]) y=np.array([[12,30]]) z=np.concatenate((x,y)) z 

În codul de mai sus

cum să descărcați videoclipuri de pe youtube vlc

• Am importat numpy cu numele de alias np.
• Am creat o matrice „x” folosind funcția np.array().
• Apoi, am creat o altă matrice „y” folosind aceeași funcție np.array().
• Am declarat variabila „z” și am atribuit valoarea returnată a funcției np.concatenate().
• Am trecut tabloul „x” și „y” în funcție.
• În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea lui „z”.

În ieșire, valorile ambelor matrice, adică „x” și „y” sunt afișate conform axei = 0.

Ieșire:

 array([[ 1, 2], [ 3, 4], [12, 30]]) 

Exemplul 2: numpy.concatenate() cu axa=0

 import numpy as np x=np.array([[1,2],[3,4]]) y=np.array([[12,30]]) z=np.concatenate((x,y), axis=0) z 

Ieșire:

diagrama de clasă java

 array([[ 1, 2], [ 3, 4], [12, 30]]) 

Exemplul 3: numpy.concatenate() cu axa=1

 import numpy as np x=np.array([[1,2],[3,4]]) y=np.array([[12,30]]) z=np.concatenate((x,y.T), axis=1) z 

Ieșire:

 array([[ 1, 2, 12], [ 3, 4, 30]]) 

În exemplul de mai sus, „.T” a folosit pentru a schimba rândurile în coloane și coloanele în rânduri.

Exemplul 4: numpy.concatenate() cu axa=Niciuna

 import numpy as np x=np.array([[1,2],[3,4]]) y=np.array([[12,30]]) z=np.concatenate((x,y), axis=None) z 

Ieșire:

 array([ 1, 2, 3, 4, 12, 30]) 

În exemplele de mai sus, am folosit funcția np.concatenate(). Această funcție nu este mascarea păstrată a intrărilor MaskedArray. Există următorul mod prin care putem concatena matricele care pot păstra mascarea intrărilor MaskedArray.

Exemplul 5: np.ma.concatenate()

 import numpy as np x=np.ma.arange(3) y=np.arange(3,6) x[1]=np.ma.masked x y z1=np.concatenate([x,y]) z2=np.ma.concatenate([x,y]) z1 z2 

În codul de mai sus

bharti jha

• Am importat numpy cu numele de alias np.
• Am creat o matrice „x” folosind funcția np.ma.arrange().
• Apoi, am creat o altă matrice „y” folosind aceeași funcție np.ma.arrange().
• Am declarat variabila „z1” și am atribuit valoarea returnată a funcției np.concatenate().
• Am declarat variabila „z2” și am atribuit valoarea returnată a funcției np.ma.concatenate().
• În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea „z1” și „z2”.

În ieșire, valorile ambelor matrice „z1” și „z2” au păstrat mascarea intrării MaskedArray.

Ieșire:

 masked_array(data=[0, --, 2], mask=[False, True, False], fill_value=999999) array([3, 4, 5]) masked_array(data=[0, 1, 2, 3, 4, 5], mask=False, fill_value=999999) masked_array(data=[0, --, 2, 3, 4, 5], mask=[False, True, False, False, False, False], fill_value=999999)