🔗 Как объединить два numpy массива: простое объяснение и примеры кода

import numpy as np

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

result = np.concatenate((arr1, arr2))
print(result)
    

Как объединить два numpy массива

Объединение двух numpy массивов является важной операцией при работе с данными в Python. В этой статье я расскажу вам о нескольких способах, которые позволят вам объединить два numpy массива с помощью функций, предоставляемых библиотекой NumPy.

1. Функция np.concatenate

Одним из наиболее распространенных способов объединения двух numpy массивов является использование функции np.concatenate. Эта функция позволяет вам объединить несколько массивов вдоль определенной оси.

Вот пример:

import numpy as np

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

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

print(result)

Результат выполнения этого кода будет:

[1 2 3 4 5 6]

Однако, если вы хотите объединить два numpy массива вертикально или горизонтально, вы можете указать параметр axis для функции np.concatenate.

Например, если вы хотите объединить два массива вертикально, вы можете сделать следующее:

import numpy as np

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

# Объединение массивов по вертикали
result = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)

print(result)

Результат выполнения этого кода будет:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

А если вы хотите объединить массивы горизонтально, то вам нужно указать axis=1:

import numpy as np

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

# Объединение массивов по горизонтали
result = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)

print(result)

Результат выполнения этого кода будет:

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

2. Функция np.vstack и np.hstack

Еще два способа объединения двух numpy массивов вертикально и горизонтально - это использование функций np.vstack и np.hstack.

Функция np.vstack позволяет вам объединить массивы по вертикали, а функция np.hstack - по горизонтали.

Вот примеры использования этих функций:

import numpy as np

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

# Объединение массивов по вертикали с использованием np.vstack
result1 = np.vstack((arr1, arr2))

# Объединение массивов по горизонтали с использованием np.hstack
result2 = np.hstack((arr1, arr2))

print(result1)
print(result2)

Результат выполнения этого кода будет:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
[[1 2 3 4 5 6]]

3. Функция np.column_stack и np.row_stack

Дополнительно, вы можете использовать функции np.column_stack и np.row_stack для объединения numpy массивов.

Функция np.column_stack объединяет массивы по столбцам, а функция np.row_stack - по строкам.

Пример использования этих функций:

import numpy as np

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

# Объединение массивов по столбцам с использованием np.column_stack
result1 = np.column_stack((arr1, arr2))

# Объединение массивов по строкам с использованием np.row_stack
result2 = np.row_stack((arr1, arr2))

print(result1)
print(result2)

Результат выполнения этого кода будет:

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]
[[1 2 3]
 [4 5 6]]

Заключение

В этой статье мы рассмотрели различные способы объединения двух numpy массивов с помощью библиотеки NumPy. Вы можете выбрать тот способ, который лучше всего подходит для вашей конкретной ситуации.

Используйте функции np.concatenate, np.vstack, np.hstack, np.column_stack, np.row_stack в зависимости от ваших потребностей и требуемого результата.

Удачи в объединении ваших numpy массивов!