Автор оригинала: Team Python Pool.
В модуле Numpy мы обсудили множество функций, используемых для работы с многомерным массивом, таких как сложение матриц , вычитание матриц и т. Д. Иногда мы приходим к ситуации, когда хотим объединить многомерный массив в единый массив. В этом уроке мы обсудим концепцию метода Numpy c_ , который используется для соединения матриц по строкам, добавляя две матрицы слева и справа.
Что такое numpy c_?
Метод Numpy c_[ ] используется для перевода объектов среза в конкатенацию вдоль второй оси. Он используется для соединения двух матриц по строкам, то есть для сложения двух матриц слева и справа, и число строк равно. Это похоже на функцию merge() в pandas.
Синтаксис numpy c_
numpy.c_ =
Различные примеры, чтобы показать, как использовать Numpy c_
Здесь мы обсудим, как мы можем написать метод c_[ ] из библиотеки numpy.
1. Взятие двух массивов numpy
В этом примере мы импортируем библиотеку numpy. Затем мы возьмем два массива numpy и применим в них метод numpy c_ [], а выходные данные сохраним в имени переменной arr. Следовательно, вы увидите результат. Давайте рассмотрим этот пример для более детального понимания концепции.
#importing numpy library import numpy as np arr = np.c_[np.array([[1,2,3]]), np.array([[4,5,6]])] print(arr)
Выход:
[[1 2 3 4 5 6]]
Объяснение:
- Во-первых, мы будем импортировать библиотеку numpy с псевдонимом np.
- Затем мы применим метод numpy c_ [ ].
- Внутри которого мы прошли два numpy массива.
- Наконец, мы напечатаем результат.
- Следовательно, в выходных данных вы можете видеть, что оба массива объединены.
2. Взятие двух массивов numpy и одного другого значения
В этом примере мы импортируем модуль numpy. Затем у нас будет два массива numpy, и одно целочисленное значение будет применено внутри метода numpy c_[ ] и сохранит выходные данные в переменной arr. Следовательно, мы увидим результат. Давайте рассмотрим этот пример для более детального понимания концепции.
#importing numpy library import numpy as np arr = np.c_[np.array([[1,2,3]]),0, np.array([[4,5,6]])] print(arr)
Выход:
[[1 2 3 0 4 5 6]]
Объяснение:
- Во-первых, мы будем импортировать библиотеку numpy с псевдонимом np.
- Затем мы применим метод numpy c_ [ ].
- Внутри которого мы передали два массива numpy и целое значение, равное 0.
- Наконец, мы напечатаем результат.
- Следовательно, в выходных данных вы можете видеть, что оба массива объединены с целочисленным значением, включенным между ними.
3. Взятие двух массивов numpy и двух разных значений
В этом примере мы импортируем модуль numpy. Затем у нас будет два массива numpy, и два целочисленных значения будут применены внутри метода numpy c_[ ] и сохранят выходные данные в переменной arr. Следовательно, мы увидим результат. Давайте рассмотрим этот пример для более детального понимания концепции.
#importing numpy library import numpy as np arr = np.c_[np.array([[1,2,3]]),0,1, np.array([[4,5,6]])] print(arr)
Выход:
[[1 2 3 0 1 4 5 6]]
Объяснение:
- Во-первых, мы будем импортировать библиотеку numpy с псевдонимом np.
- Затем мы применим метод numpy c_ [ ].
- Внутри которого мы передали два массива numpy и целое значение, равное 0 и 1.
- Наконец, мы напечатаем результат.
- Следовательно, в выходных данных вы можете видеть, что оба массива объединены с целочисленным значением, включенным между ними.
4. Получение входных данных из единиц и нулей в numpy c_
В этом примере мы импортируем библиотеку numpy. Затем мы возьмем входные данные из numpy единиц и numpy нулей и применим в нем метод numpy c_ [], а выходные данные сохраним в переменной arr. следовательно, вы можете видеть результат. Давайте рассмотрим этот пример для более детального понимания концепции.
#import numpy library import numpy as np a = np.ones((5)) b = np.zeros((5,5)) arr = np.c_[a,b] print(arr)
Выход:
[[1. 0. 0. 0. 0. 0.] [1. 0. 0. 0. 0. 0.] [1. 0. 0. 0. 0. 0.] [1. 0. 0. 0. 0. 0.] [1. 0. 0. 0. 0. 0.]]
Объяснение:
- Во-первых, мы будем импортировать библиотеку numpy с псевдонимом np.
- Затем мы будем использовать функцию ones() с numpy.
- После этого мы будем использовать функцию zeros() с numpy.
- Затем мы применим метод numpy c_ [], передавая как значения единиц, так и нулей.
- Наконец, мы напечатаем результат.
- Следовательно, в выходных данных вы можете видеть единицы и нули.
Вывод
В этом уроке мы познакомились с концепцией метода numpy c_ []. Мы уже видели, что такое метод numpy c_ []. Все способы, обсуждаемые с помощью примеров, подробно объясняются. Вы можете использовать любую из функций в соответствии с вашим выбором и вашими требованиями в программе.
Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.