Как объединить 2 массива numpy: простой способ

import numpy as np

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

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

[1 2 3 4 5 6]
    

Как соединить 2 массива numpy

Чтобы соединить два массива в библиотеке NumPy, можно использовать функцию numpy.concatenate(). Данная функция позволяет объединить массивы по заданной оси.

Пример 1: Объединение двух одномерных массивов

import numpy as np

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

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

print(result)
# Вывод: [1 2 3 4 5 6]

В этом примере мы создаем два одномерных массива array1 и array2, содержащих числа от 1 до 3 и от 4 до 6 соответственно. Затем мы используем функцию np.concatenate() для объединения этих двух массивов вдоль оси 0, что соответствует объединению элементов в одной строке. Результат будет таким же, как если бы мы просто сконкатенировали элементы массивов.

Пример 2: Объединение двух двумерных массивов

import numpy as np

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

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

print(result)
# Вывод:
# [[1 2]
#  [3 4]
#  [5 6]
#  [7 8]]

В этом примере мы создаем два двумерных массива array1 и array2, содержащих числа от 1 до 4 и от 5 до 8 соответственно. Затем мы используем функцию np.concatenate() для объединения этих двух массивов вдоль оси 0, что соответствует объединению строк. Результат будет состоять из четырех строк, первые две строки будут взяты из array1, а последние две строки будут взяты из array2.

Пример 3: Объединение двух массивов с различным количеством осей

import numpy as np

# Создание двух массивов с разным количеством осей
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)
# Вывод:
# [[1 2 5]
#  [3 4 6]]

В этом примере у нас есть два массива - array1 с двумя осями и array2 с одной осью. Мы используем функцию np.concatenate() для объединения этих массивов вдоль оси 1, что соответствует объединению столбцов. Результат будет состоять из двух строк и трех столбцов - первые два столбца будут взяты из array1, а третий столбец будет взят из array2.

Таким образом, функция numpy.concatenate() позволяет объединять одномерные и многомерные массивы в NumPy с помощью указания оси объединения. Это очень удобно при работе с данными и анализе информации в NumPy.