صفيف الانضمام إلى NumPy

الانضمام إلى NumPy Arrays

يعني الانضمام وضع محتويات مصفوفتين أو أكثر في مصفوفة واحدة.

في SQL ، ننضم إلى الجداول بناءً على مفتاح ، بينما في NumPy ننضم إلى المصفوفات حسب المحاور.

نمرر سلسلة من المصفوفات التي نريد ربطها concatenate()بالدالة ، جنبًا إلى جنب مع المحور. إذا لم يتم تمرير المحور بشكل صريح ، فسيتم اعتباره 0.

انضم إلى صفيفتين

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr = np.concatenate((arr1, arr2))

print(arr)

انضم إلى صفيفين ثنائي الأبعاد على طول الصفوف (المحور = 1):

import numpy as np

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

arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)

print(arr)

التكديس هو نفسه التسلسل ، والفرق الوحيد هو أن التكديس يتم على طول محور جديد.

يمكننا ربط صفيفين 1-D على طول المحور الثاني مما ينتج عنه وضعهما على الآخر ، أي. التراص.

نمرر سلسلة من المصفوفات التي نريد ربطها stack()بالطريقة مع المحور. إذا لم يتم تمرير المحور بشكل صريح ، فسيتم اعتباره 0.

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr = np.stack((arr1, arr2), axis=1)

print(arr)

يوفر NumPy وظيفة مساعدة: hstack() للتكديس على طول الصفوف.

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr = np.hstack((arr1, arr2))

print(arr)

يوفر NumPy وظيفة مساعدة: vstack() للتكديس على طول الأعمدة.

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr = np.vstack((arr1, arr2))

print(arr)

يوفر NumPy وظيفة مساعدة: dstack() التكديس بطول الارتفاع ، وهو نفس العمق.

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr = np.dstack((arr1, arr2))

print(arr)