Numpy NP.stable

Vi bruker Numpy Stack () -funksjonen for å gå sammen med en sekvens av matriser (samme dimensjon) langs en ny akse.

Numpy stack () funksjonssyntaks

Stack () -funksjonen gir en relativt enkel syntaks som reflektert i eksemplet nedenfor:

numpy.stabel (matriser, akse = 0, ut = ingen)

Funksjonsparametrene er som følger:

Parametere

1. Arrays - refererer til sekvensen av matriser som skal sammenkobles. Som nevnt må hver matrise være av samme form.
2. Axis - Spesifiserer under hvilken akse vi kobler inn inngangsarrayene.
3. ut - spesifiserer destinasjonsbanen for utgangsarrayen.

Returverdi
Funksjonen returnerer en sammenkoblet matrise med en dimensjon til enn inngangsarrayene.

Eksempel 1

Tenk på følgende eksempel:

Importer numpy som NP
arr_1 = np.Array ([[1,2,3], [4,5,6]])
arr_2 = np.Array ([[7,8,9], [10,11,12]]))
Concatenated = NP.stabel ((arr_1, arr_2), akse = 0)
Print (F "Form: Concatenated.form")
display (sammenkoblet)

Vi bruker Stack () -funksjonen for å sammenkoble to matriser langs Axis Zero i forrige kode.

Den resulterende formen og matrisen er som følger:

Form: (2, 2, 3)
Array ([[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]],
[[7, 8, 9],
[10, 11, 12]]])

Eksempel 2

Vi kan også sammenkoble de to matriser langs Axis One som gjenspeiles i følgende eksempel:

arr_1 = np.Array ([[1,2,3], [4,5,6]])
arr_2 = np.Array ([[7,8,9], [10,11,12]]))
Concatenated = NP.stabel ((arr_1, arr_2), akse = 1)
Print (F "Form: Concatenated.form")
display (sammenkoblet)

I dette tilfellet spesifiserer vi aksen = 1, som resulterer i følgende form og matrise:

Form: (2, 2, 3)
Array ([[[1, 2, 3],
[7, 8, 9]],
[[4, 5, 6],
[10, 11, 12]]])

Merk: Selv om formen på matrisen ikke endres, endres rekkefølgen elementene er sammenkoblet.

Eksempel 3

For å stable matriser langs den siste aksen, kan vi spesifisere aksen som et negativt heltall, som vist nedenfor:

Concatenated = NP.stabel ((arr_1, arr_2), akse = -1)
Print (F "Form: Concatenated.form")
display (sammenkoblet)

Ovennevnte utdrag kommer tilbake som følgende eksempel:

Form: (2, 3, 2)
Array ([[[1, 7],
[2, 8],
[3, 9]],
[[4, 10],
[5, 11],
[6, 12]]])

Konklusjon

Denne artikkelen utforsker grunnleggende og elementer i Numpy Stack -funksjonen. Vi illustrerer også hvordan du bruker stabelfunksjonen i et sett med scenarier.

Sjekk ut Linux Hint -nettstedet for mer numpy tutorials.