numpy 配列のスプライシング方法の実践的なガイド

実践ガイド: numpy 配列のスプライシング手法を柔軟に使用する方法

はじめに:
データ分析と科学計算のプロセスでは、多くの場合、次のことを実行する必要があります。配列処理 データの結合と統合を実現するためのスプライシング操作。 Numpy は Python の重要な科学計算ライブラリであり、さまざまな配列結合方法を含む豊富な配列操作関数を提供します。この記事では、一般的に使用される Numpy 配列のスプライシング方法をいくつか紹介し、読者が使用スキルを習得できるように具体的なコード例を示します。

1. vstack と hstack
vstack メソッドは、2 つの配列を垂直方向に結合する、つまり配列を行方向に接続するために使用されます。 hstack メソッドは、2 つの配列を水平方向に結合する、つまり列方向に配列を接続するために使用されます。

コード例:
import numpy as np

接合する 2 つの配列を作成

array1 = np.array([[1, 2, 3],

               [4, 5, 6]])

array2 = np.array([[7, 8, 9],

               [10, 11, 12]])

垂直スプライシングに vstack を使用する

result_vstack = np.vstack((array1, array2 ) )
print("垂直スプライシング結果:", result_vstack)

水平スプライシングに hstack を使用します

result_hstack = np.hstack((array1, array2))
print( "横ステッチ結果:", result_hstack)

出力例:
縦ステッチ結果:
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]

水平スプライス結果:
[[ 1 2 3 7 8 9]
[4 5 6 10 11 12]]

二、 concatenate 関数
concatenate 関数は、軸パラメータを指定することで、さまざまな方向のスプライシング操作を実現できます。共通パラメータは 0 と 1 で、それぞれ垂直方向と水平方向のスプライシングを表します。

コード例:
import numpy as np

結合する 2 つの配列を作成します

array1 = np.array([[1, 2, 3],

               [4, 5, 6]])

array2 = np.array ([[7, 8, 9],

               [10, 11, 12]])

結合には連結関数を使用します

result_vertical = np.concatenate((array1, array2), axis=0) # 垂直方向に連結しますdirect
result_horizo​​ntal = np.concatenate((array1, array2), axis=1) # 水平方向に連結

print("垂直方向に連結した結果:", result_vertical)
print("水平接合結果:", result_horizo​​ntal)

出力例:
垂直接合結果:
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[7 8] 9]
[10 11 12]]

水平方向のスプライス結果:
[[ 1 2 3 7 8 9]
[ 4 5 6 10 11 12 ]]

3. スタック関数の拡張
上記のスプライシング方法に加えて、Numpy は指定した位置に新しい次元を挿入してスプライシング操作を実行できるスタック関数も提供します。 stack 関数の具体的な使用法は次のとおりです。

コード例:
import numpy as np

接続する 2 つの配列を作成します

array1 = np.array ([1 , 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])

スプライシングにスタックを使用する

result_vertical = np.stack((array1 , array2) , axis=0) # 新しい次元での結合
result_horizo​​ntal = np.stack((array1, array2), axis=1) # 新しい次元での結合

print("結合の結果は newディメンション: ", result_vertical)
print("新しいディメンションでの結果のスプライス: ", result_horizo​​ntal)

出力例:
新しいディメンションでの結果のスプライシング:
[[1 2 3]
[4 5 6]]

新しい次元でのスプライシング結果:
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]

結論:
この記事では、vstack、hstack、concatenate、stack など、Numpy で一般的に使用される配列の結合方法を紹介します。実際のコード例を通じて、読者はこれらの配列スプライシング方法を柔軟に使用して、データを結合および統合できます。実際のデータ分析や科学計算では、これらのスプライシング方法を合理的に使用することで、コードの効率と単純さが向上し、作業に利便性をもたらします。

以上がnumpy 配列のスプライシング方法の実践的なガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。