Javascript Ajoute Deux Tableaux

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Comment concaténer des tableaux NumPy

NumPy est une excellente bibliothèque pour travailler avec tableaux en Python. Il couvre tout, de la création à la manipulation de tableaux de toutes tailles. Il n’est donc pas surprenant que NumPy soit livré avec un utilitaire que vous pouvez utiliser pour concaténer des tableaux.

La méthode numpy.concatenate() joint deux ou plusieurs tableaux en un seul tableau.

Dans ce guide, nous allons parler de ce que sont les tableaux NumPy et de la façon dont vous pouvez les concaténer. Nous allons parcourir quelques exemples pour vous aider à démarrer. Commençons !

La structure d’un tableau

Un tableau NumPy est un type de array qui fonctionne avec la bibliothèque NumPy. Il ressemble à n’importe quel autre tableau mais il est stocké dans un objet ndarray :

Pour travailler avec un tableau NumPy, nous devons importer la bibliothèque numpy :

Nous allons concaténer deux tableaux. Un tableau contiendra tous les nombres entre 1 et 9 (inclus). Le deuxième tableau contiendra tous les nombres compris entre 10 et 18 (inclus).

Créons ces tableaux en utilisant la méthode arange() :

Ce code crée deux tableaux. Chaque tableau est un tableau 2D. Nous avons rendu ces tableaux 2D en utilisant la méthode reshape() qui crée une grille 3√ó3 pour chaque tableau :

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Nous avons maintenant deux gammes avec que nous pouvons travailler! Concaténons-les en utilisant concaténer().

Concaténation NumPy

Vous pouvez concaténer un tableau sur deux axes : par ligne ou par colonne. Ceci est accompli en utilisant la méthode concatenate(). La méthode de concaténation peut fusionner 1D, 2D, 3D, 4D et des tableaux avec un plus grand nombre de dimensions.

Concaténer par ligne

Nous allons commencer par concaténer nos deux tableaux par ligne. Cela alignera les éléments de nos deux tableaux par ligne et les fusionnera en un seul tableau :

Nous avons spécifié un tuple dans la fonction concatenate(). Ce tuple contient la liste des tableaux que nous voulons concaténer. Sans aucun paramètre, concatenate() concatène par ligne.

Notre code renvoie :

Nos tableaux sont concaténés par lignes.

Concaténer par colonne

Vous pouvez utiliser t La méthode de concaténation pour fusionner deux tableaux par colonne.

Pour ce faire, nous devons introduire un nouveau paramètre : l’axe. Par défaut, cette valeur est 0. Cela correspond à l’axe des x, ou à l’axe des lignes. Nous pouvons remplacer cette valeur et la définir sur 1. Cela fusionnera nos deux tableaux par colonne.

Concaténons nos deux tableaux par colonne :

Notre code est presque le même que notre dernier exemple. La différence est que nous avons spécifié le paramètre axis=1. Voyons ce qui se passe lorsque nous exécutons notre code :

Nos tableaux sont fusionnés par colonne.

Concaténer plus de deux tableaux

La méthode concatenate() peut concaténer un nombre quelconque de tableaux. Essayons de concaténer trois tableaux sur un axe horizontal. Les tableaux avec lesquels nous allons travailler contiennent tous les nombres compris entre :

  • 1 à 9 (inclus).
  • 10 à 18 (inclus).
  • 19 à 27 (inclus).

Définissons nos tableaux en Python :

Ensuite, nous pouvons utiliser concaténer pour les fusionner :

Nous avons spécifié nos trois tableaux sous forme de tuple dans la méthode concatenate(). Lorsqu’ils sont combinés, ces tableaux correspondent à tous les nombres compris entre 1 et 27.

Exécutons notre programme :

Nos trois baies sont maintenant affecté à la variable "final_array‚". Nous avons imprimé cette variable sur la console pour montrer que nos tableaux ont été fusionnés avec succès.

Conclusion

Le NumPy concaténer() La méthode joint deux ou plusieurs tableaux NumPy. Les tableaux sont joints sur l’axe vertical par défaut. Vous pouvez joindre des tableaux sur l’accès horizontal à l’aide de l’indicateur axis=1.

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Vous pouvez concaténer deux ou plusieurs tableaux 1d en utilisant les méthodes vstack et hstack. concaténer() est plus efficace que ces méthodes. concatenate() prend également en charge la concaténation de tableaux de dimensions 2D, 3D et supérieures.

Vous êtes maintenant prêt à commencer à concaténer des tableaux NumPy comme un expert Python !