🔗 Как объединить массивы в numpy

Для конкатенации массивов NumPy вы можете использовать функцию numpy.concatenate(). Эта функция объединяет два или более массива по указанной оси.

import numpy as np

# Создание двух массивов
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# Конкатенация массивов
result = np.concatenate((arr1, arr2))

print(result)
# Вывод: [1 2 3 4 5 6]

Добро пожаловать! Сегодня мы разберем, как объединять массивы в numpy. Если у вас возникли вопросы по этой теме, не стесняйтесь задавать их. Я готов помочь разобраться!

Итак, "конкатенация" - это процесс объединения двух или более массивов в один общий массив. В numpy есть несколько способов выполнить конкатенацию, и мы рассмотрим самые популярные из них.

Метод np.concatenate()

Первым способом я хотел бы поделиться с вами - это использование функции np.concatenate(). Эта функция позволяет объединять несколько массивов вдоль определенной оси.

Вот как выглядит синтаксис:

result = np.concatenate((array1, array2, ...), axis=axis)

Для начала, мы передаем в функцию массивы, которые хотим объединить. Вы можете указать любое количество массивов, которые вы хотите объединить. Затем мы указываем ось, по которой хотим произвести объединение. По умолчанию значение axis=None, что приведет к плоскому объединению массивов. Однако, если вам нужно объединить массивы по вертикали (по строкам) или по горизонтали (по столбцам), вы можете указать нужную ось.

Давайте рассмотрим пример, чтобы проиллюстрировать этот метод:

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])

Теперь давайте объединим эти два массива:

result = np.concatenate((array1, array2))

print(result)

Вывод:

[1 2 3 4 5 6]

У нас получился один массив, содержащий элементы из обоих исходных массивов.

Метод np.vstack() и np.hstack()

Кроме функции np.concatenate(), numpy также предлагает функции np.vstack() и np.hstack(), которые позволяют более удобное объединение по вертикали и по горизонтали соответственно.

Вот как выглядят синтаксисы для этих функций:

vstack_result = np.vstack((array1, array2))
hstack_result = np.hstack((array1, array2))

Функция np.vstack() объединяет массивы по вертикали, то есть добавляет один массив под другим. В вызове функции мы передаем массивы, которые хотим объединить, в виде кортежа.

Функция np.hstack() объединяет массивы по горизонтали, то есть объединяет элементы одного массива с элементами другого массива. В вызове функции также передаем массивы в виде кортежа.

Давайте рассмотрим примеры для обеих функций:

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])

vstack_result = np.vstack((array1, array2))
hstack_result = np.hstack((array1, array2))

print("Vertical stacking:")
print(vstack_result)

print("Horizontal stacking:")
print(hstack_result)

Вывод:

Vertical stacking:
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
Horizontal stacking:
[1 2 3 4 5 6]

В результате мы получили двумерный массив при использовании np.vstack() и одномерный массив при использовании np.hstack(). Обратите внимание на результат, особенно при объединении по вертикали - массивы становятся строками в двумерном массиве.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько способов объединения массивов в numpy. Мы изучили функцию np.concatenate(), а также функции np.vstack() и np.hstack(). Вы можете выбрать подходящий метод, в зависимости от ваших нужд.

Я надеюсь, что эта статья помогла вам лучше понять, как конкатенировать массивы в numpy. Если у вас остались вопросы или есть что-то еще, с чем я могу помочь, не стесняйтесь задавать!

Удачи в изучении numpy!