Как объединить несколько массивов numpy: простое решение с использованием функции concatenate

Чтобы объединить несколько массивов в NumPy, вы можете использовать функцию numpy.concatenate(). Данная функция объединяет массивы по указанной оси.

import numpy as np

# Создание нескольких массивов
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr3 = np.array([7, 8, 9])

# Объединение массивов
result_array = np.concatenate((arr1, arr2, arr3))

print(result_array)

Результатом выполнения кода будет:

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

Обратите внимание, что в данном примере используется функция numpy.concatenate() для объединения трех массивов arr1, arr2 и arr3. Если вам необходимо объединить массивы по другой оси, вы можете указать соответствующий аргумент axis. Например, для объединения массивов по вертикали, вы можете использовать axis=0.

Как объединить несколько массивов numpy?

Чтобы объединить несколько массивов в numpy, вы можете использовать функцию numpy.concatenate(). Эта функция позволяет объединить массивы вдоль определенной оси.

Вот пример использования:

import numpy as np

# Создание нескольких массивов
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
array3 = np.array([7, 8, 9])

# Объединение массивов
result = np.concatenate((array1, array2, array3))

print(result)

В этом примере мы создаем три массива: array1, array2 и array3. Затем мы используем функцию numpy.concatenate(), чтобы объединить эти массивы вместе. Результат сохраняется в переменной result.

Выполнение этого кода даст нам следующий результат:

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

Как видно из результата, все элементы из трех массивов были объединены в один.

Функция numpy.concatenate() также позволяет объединять массивы вдоль определенной оси. Вы можете указать значение параметра axis для определения оси для объединения.

Вот пример:

import numpy as np

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

# Объединение массивов по оси 0
result = np.concatenate((array1, array2), axis=0)

print(result)

В этом примере мы создаем два массива: array1 размером 2x2 и array2 размером 1x2. Затем мы используем функцию numpy.concatenate() с параметром axis=0, чтобы объединить эти массивы вдоль оси 0. Результат сохраняется в переменной result.

Выполнение этого кода даст нам следующий результат:

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

В этом результате видно, как массивы были объединены по оси 0, увеличивая количество строк.

Если вам нужно объединить массивы вдоль другой оси, вы можете изменить значение параметра axis. Например, axis=1 объединит массивы по столбцам.

Вот пример:

import numpy as np

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

# Объединение массивов по оси 1
result = np.concatenate((array1, array2), axis=1)

print(result)

В этом примере мы используем те же самые массивы, что и в предыдущем примере, но теперь мы задаем параметр axis=1 для объединения по столбцам. Результат сохраняется в переменной result.

Выполнение этого кода даст нам следующий результат:

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

В этом результате видно, как массивы были объединены по оси 1, увеличивая количество столбцов.

Таким образом, функция numpy.concatenate() является мощным инструментом для объединения нескольких массивов в numpy. Вы можете указать ось для объединения и легко создавать массивы большего размера из нескольких меньших массивов.