Numpy Hstack

Numpy -pakken i Python har en mengde nyttige metoder. Numpy Hstack () -verktøyet er en godt nyskapende og tidsbesparende løsning. Vi trenger ofte å kombinere mange matriser til en enkelt matrise og unngå å slette verdiene sine. Og alt er oppnådd med bare 1 stykke kode. HSTACK () -metoden brukes til å takle dette problemet. HSTACK () -metoden brukes til å bygge en enkelt matrise ved å stable serien med inngangsmatriser horisontalt (i.e. kolonne jevnt). Bortsett fra 1-D-matriser, der det sammenkobler over den første aksen, er dette lik å kombinere langs den andre aksen. Gjenoppbygger matriser som er blitt delt ut med en split () -metode. Bortsett fra den andre aksen, skal matriser være identiske i form. Denne metoden fungerte bra med matriser med opptil tre dimensjoner. Innenfor denne artikkelen vil vi se på HSTACK () -funksjonen i Spyder 3. La oss derfor ta en ny start med noen eksempler.

Eksempel 01:

Du må importere Numpy -pakken først i koden med objektet som "N" gjennom nøkkelordet "Import". Etter dette må vi definere to numpy matriser kalt A1 og A2 ved hjelp av en Numpy Array () -funksjon. Begge matriser er to dimensjonale her, jeg.e. 2 kolonner hver. Nå er HSTACK () -funksjonen her for å bli med begge matriser og justere dem horisontalt. Så de første dimensjonale verdiene til matrise A1 vil bli sammenføyd med de første dimensjonale verdiene til matrise A2. Begge matrisene er blitt sendt til HSTACK () -funksjonen til Numpy og lagret den sammenkoblede matrisen i ny variabel a. Etter dette har enkeltmatriser blitt utført ved hjelp av metoden Print (). Til slutt skrives også den sammenkoblede horisontale justerte arrayen ut.

Importer numpy som n
A1 = n.Array ([[1, 2], [3, 4]])
A2 = n.Array ([[5, 6], [7, 8]])
A = n.Hstack ((A1, A2))
Print ("Array 1: \ n", A1)
Print ("Array 2: \ n", A2)
Print ("Single Array: \ n", a)

Etter å ha kjørt koden for HSTACK () -funksjonen på Numpy -matriser, har vi fått to enkeltmatriser først og deretter den sammenkoblede strengmatrisen i horisontal justering som utgangen nedenfor.

Eksempel 02:

La oss ta en titt på Hstack () -funksjonen om hvordan det fungerer på det 1-dimensjonale utvalget av Numpy. Så koden er startet med den samme numpy biblioteksimporten som "n". Etter dette er to numpy matriser blitt erklært ved hjelp av Numpy “Array ()” -funksjonen og lagret i variablene A1 og A2. Begge matriser er 1 dimensjonale, i.e. 1 kolonne. HSTACK () -funksjonen til Numpy er her for å ta både de enkle numpy matriser og sammenkoble dem horisontalt. Den nyopplagte sammenkoblede matrisen vil bli lagret i den nye variabelen a. Utskriftsmetodene er her for å vise de enkle numpy matriser først og deretter den sammenkoblede matrisen på utgangen.

Importer numpy som n
A1 = n.Array ([[1, 2, 3, 4]])
A2 = n.Array ([[5, 6, 7, 8]])
A = n.Hstack ((A1, A2))
Print ("Array 1:", A1)
Print ("Array 2:", A2)
trykk ("Single Array:", a)

Etter å ha kjørt dette kodestykket, har begge enkeltmatriser blitt vist som det er. Etter det har den sammenkoblede nye matrisen blitt vist horisontalt i en enkelt linje ved hjelp av HSTACK () -funksjonen i koden.

Eksempel 03:

HSTACK () -funksjonen fungerer ikke bare på heltallstype numpy matriser, men også på strengtype -matriser. Så vi vil se på de 1-dimensjonale Numpy Arrays sammenkobling ved hjelp av HSTACK (). Derfor har koden blitt startet med å initialisere to 1-dimensjonale matriser ved bruk av Numpy's Array () -funksjonen, ta 1 kolonnestrengtypeverdier. Arraysene er lagret i variablene A1 og A2. HSTACK () -funksjonen kalles med numpy objekt “n” for å sammenkoble A1 og A2 -matriser horisontalt og lagre den resulterende matrisen i variabelen a. Denne nye matrisen A vil vises på Spyder 3 -utgangsskjermen ved hjelp av utskriftsfunksjonen.

Importer numpy som n
A1 = n.Array (('One', 'Two', 'Three'))
A2 = n.Array (('fire', 'fem', 'seks'))
A = n.Hstack ((A1, A2))
Print ("Horisontal matrise:", a)

Når vi kjører den nyopplagte koden til Python, har vi fått visningen av horisontalt laget sammenstilt matrise fra to 1-dimensjonale matriser A1 og A2.

Eksempel 04:

Her er det siste eksemplet på denne artikkelen i dag. Vi har startet denne koden med importen av Numpy Library. Etter det har vi erklært og initialisert to 3-dimensjonale numpy matriser ved å bruke "matrise" -funksjonen. Begge matriser er av strengtype og lagret i variablene A1 og A2. Her kommer HSTACK () -funksjonen som tar begge 3-dimensjonale matriser som et argument for å lage et enkelt sammenkoblet rekke Numpy og lagre den i den nye variabelen a. Den nyopplagte horisontalt stablede Numpy -matrisen har blitt utført ved hjelp av PRINT () -funksjonen på Python Tool -skjermen.

Importer numpy som n
A1 = n.Array ([['One'], ['Two'], ['Three']]))
A2 = n.Array ([['Four'], ['Five'], ['Six']]))
A = n.Hstack ((A1, A2))
print ("horisontalt matrise: \ n", a)

Etter å ha utført denne koden, har vi fått den tredimensjonale horisontalt stablede arrayen a.

Konklusjon:

Endelig! Vi implementerte alle eksemplene relatert til HSTACK () -funksjonen til Pythons Numpy -pakke. Vi har prøvd vårt beste for å vise arbeidet med Hstack () på 1-dimensjonal, 2 dimensjonal og 3-dimensjonale numpy matriser. Vi er ekstremt motiverte at brukerne våre vil finne denne artikkelen som bunten av alle nødvendige ting for å forstå den horisontale sammenkoblingen ved hjelp av HSTACK () -funksjonen.