Seringkali Anda mungkin memiliki dua atau lebih array NumPY dan ingin menggabungkan/bergabung/menggabungkannya menjadi satu array. Python menawarkan banyak opsi untuk bergabung/menggabungkan array NumPy
Operasi umum termasuk diberikan dua array 2d, bagaimana kita bisa menggabungkannya dengan bijak baris atau kolom. Fungsi penggabungan NumPy memungkinkan Anda menggabungkan dua array baik dengan baris atau kolom. Mari kita lihat beberapa contoh fungsi gabungan NumPy
Mari kita impor paket NumPy terlebih dahulu
# import numpy import numpy as npMari kita buat array NumPy menggunakan fungsi arange di NumPy. Array 1d dimulai pada 0 dan berakhir pada 8
array = np.arange(9) array _Kita dapat menggunakan fungsi pembentukan ulang NumPy untuk mengonversi larik 1d menjadi larik 2d berdimensi 3×3, 3 baris dan 3 kolom. Fungsi NumPy reshape menggunakan tuple sebagai input
Mari kita buat array 2d kedua dengan menggunakan fungsi arange dan reshape. Array 2d kedua dimulai pada 10 dan berakhir pada 18
>array2D_2 = np.arange(10,19).reshape(3,3) >array2D_2 array([[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])Gabungan NumPy
Fungsi penggabungan NumPy dapat digunakan untuk menggabungkan dua array baik berdasarkan baris maupun kolom. Fungsi gabungan dapat mengambil dua atau lebih array dengan bentuk yang sama dan secara default menggabungkan baris-bijak i. e. sumbu = 0. Array yang dihasilkan setelah penggabungan baris-bijaksana berbentuk 6 x 3, i. e. 6 baris dan 3 kolom
Bagaimana Cara Menggabungkan 2 NumPy Arrays Row-wise?
# concatenate 2 numpy arrays: row-wise >np.concatenate((array2D_1, array2D_2)) array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]]) _Bagaimana Cara Menggabungkan 2 Array NumPy Secara Bijaksana?
Kami juga dapat menggabungkan 2 array NumPy berdasarkan kolom dengan menentukan sumbu = 1. Sekarang array yang dihasilkan adalah matriks lebar dengan lebih banyak kolom daripada baris;
# concatenate 2 numpy arrays: column-wise >np.concatenate((array2D_1,array2D_2),axis=1) array([[ 0, 1, 2, 10, 11, 12], [ 3, 4, 5, 13, 14, 15], [ 6, 7, 8, 16, 17, 18]])Bagaimana Cara Menggabungkan lebih dari 2 NumPy Arrays Row-wise?
Fungsi gabungan NumPy dapat digunakan dengan lebih dari 2 larik. Berikut adalah contoh penggabungan 3 array NumPy berdasarkan baris. Kami menentukan tiga array yang ingin kami gabungkan sebagai tuple
Selain fungsi gabungan, NumPy juga menawarkan dua fungsi praktis hstack dan vstack untuk menumpuk/menggabungkan array secara horizontal atau vertikal
Baik hstack dan vstack, di bawah tenda memanggil concatenate dengan opsi sumbu =1 dan sumbu = 0
Berikut adalah contoh penggunaan hstack dan vstack
Contoh vstack NumPy
Susunan tumpukan vstack NumPy secara berurutan secara vertikal i. e. baris bijaksana. Dan hasilnya sama dengan menggunakan concatenate dengan axis=0
>np.vstack((array2D_1, array2D_2)) array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])Penggunaan umum lainnya dari hstack Numpy adalah menggunakannya untuk menggabungkan dua array 1d-numpy menjadi satu array 2d-numpy. Misalnya, jika kita memiliki dua array satu dimensi,
Kita bisa menggunakan vstack Numpy untuk membuat 2d-array berukuran 2×4
print(np.vstack((x, y))) [[1. 1. 1. 1.] [1. 2. 3. 4.]] _Demikian pula, dengan transpose kita mendapatkan 2d-array 4×2 menggunakan vstack
array = np.arange(9) array _0Contoh NumPy hstack
NumPy hstack stack array secara horizontal i. e. kolom bijaksana. Dan hasilnya sama dengan menggunakan concatenate dengan axis=1
array = np.arange(9) array _1Bagaimana Menggabungkan Beberapa Array 1d?
Fungsi gabungan NumPy juga dapat digunakan untuk menggabungkan lebih dari dua array numpy. Berikut adalah contoh, di mana kami memiliki tiga larik 1d-numpy dan kami menggabungkan ketiga larik tersebut menjadi satu larik 1d
Mari gunakan buat tiga array 1d di NumPy
array = np.arange(9) array _2Dan kita bisa menggunakan np. gabungkan dengan tiga array numpy dalam daftar sebagai argumen untuk digabungkan menjadi satu array 1d