Concatenate()-funksjonen er en funksjon fra NumPy-pakken. Denne funksjonen kombinerer i hovedsak NumPy-matriser sammen. Denne funksjonen brukes i utgangspunktet for å koble sammen to eller flere arrays med samme form langs en spesifisert akse. Det er følgende ting som er viktig å huske på:

1. NumPys concatenate() er ikke som en tradisjonell databasesammenføyning. Det er som å stable NumPy-matriser.
2. Denne funksjonen kan fungere både vertikalt og horisontalt. Dette betyr at vi kan sette sammen arrays horisontalt eller vertikalt.

Concatenate()-funksjonen skrives vanligvis som np.concatenate(), men vi kan også skrive den som numpy.concatenate(). Det avhenger av måten å importere numpy-pakken på, enten importer numpy som np eller importer numpy, henholdsvis.

Syntaks

 numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis) 

Parametere

1) (a1, a2, ...)

Denne parameteren definerer sekvensen av matriser. Her er a1, a2, a3 ... arrayene som har samme form, bortsett fra i dimensjonen som tilsvarer aksen.

strengfinn c++

2) akse: int(valgfritt)

kylie jenner alder

Denne parameteren definerer aksen som arrayet skal sammenføyes langs. Som standard er verdien 0.

Resultat

Det vil returnere en ndarray som inneholder elementene i begge arrayene.

Eksempel 1: numpy.concatenate()

 import numpy as np x=np.array([[1,2],[3,4]]) y=np.array([[12,30]]) z=np.concatenate((x,y)) z 

I koden ovenfor

• Vi har importert numpy med alias navn np.
• Vi har laget en array 'x' ved å bruke np.array()-funksjonen.
• Deretter har vi laget en annen array 'y' ved å bruke den samme np.array()-funksjonen.
• Vi har erklært variabelen 'z' og tildelt den returnerte verdien av np.concatenate() funksjonen.
• Vi har passert matrisen 'x' og 'y' i funksjonen.
• Til slutt prøvde vi å skrive ut verdien av 'z'.

I utdataene vises verdiene til begge matrisene, dvs. 'x' og 'y' i henhold til aksen = 0.

Produksjon:

c kode abs

 array([[ 1, 2], [ 3, 4], [12, 30]]) 

Eksempel 2: numpy.concatenate() med akse=0

 import numpy as np x=np.array([[1,2],[3,4]]) y=np.array([[12,30]]) z=np.concatenate((x,y), axis=0) z 

Produksjon:

 array([[ 1, 2], [ 3, 4], [12, 30]]) 

Eksempel 3: numpy.concatenate() med akse=1

 import numpy as np x=np.array([[1,2],[3,4]]) y=np.array([[12,30]]) z=np.concatenate((x,y.T), axis=1) z 

Produksjon:

 array([[ 1, 2, 12], [ 3, 4, 30]]) 

I eksemplet ovenfor brukes '.T' til å endre radene til kolonner og kolonner til rader.

Eksempel 4: numpy.concatenate() med axis=Ingen

 import numpy as np x=np.array([[1,2],[3,4]]) y=np.array([[12,30]]) z=np.concatenate((x,y), axis=None) z 

Produksjon:

10 ml i oz

 array([ 1, 2, 3, 4, 12, 30]) 

I eksemplene ovenfor har vi brukt funksjonen np.concatenate(). Denne funksjonen er ikke bevart maskering av MaskedArray-innganger. Det er følgende måte vi kan sette sammen arrayene som kan bevare maskering av MaskedArray-inndata.

Eksempel 5: np.ma.concatenate()

 import numpy as np x=np.ma.arange(3) y=np.arange(3,6) x[1]=np.ma.masked x y z1=np.concatenate([x,y]) z2=np.ma.concatenate([x,y]) z1 z2 

I koden ovenfor

• Vi har importert numpy med alias navn np.
• Vi har laget en matrise 'x' ved å bruke funksjonen np.ma.arrange().
• Deretter har vi laget en annen array 'y' ved å bruke den samme np.ma.arrange() funksjonen.
• Vi har erklært variabelen 'z1' og tildelt den returnerte verdien av np.concatenate() funksjonen.
• Vi har erklært variabel 'z2' og tildelt den returnerte verdien av np.ma.concatenate() funksjonen.
• Til slutt prøvde vi å skrive ut verdien av 'z1' og 'z2'.

I utdataene har verdiene for både matrisene 'z1' og 'z2' bevart maskeringen av MaskedArray-inndata.

Produksjon:

 masked_array(data=[0, --, 2], mask=[False, True, False], fill_value=999999) array([3, 4, 5]) masked_array(data=[0, 1, 2, 3, 4, 5], mask=False, fill_value=999999) masked_array(data=[0, --, 2, 3, 4, 5], mask=[False, True, False, False, False, False], fill_value=999999)