numpy 배열 접합 방법을 익히기 위한 핵심 기술: 간단한 시작 가이드

빠른 시작: numpy 배열 접합 방법의 핵심 기술을 익히세요.

소개:
데이터 분석 및 기계 학습 분야에서는 후속 작업 및 분석을 위해 여러 배열을 접합해야 하는 경우가 많습니다. Python에서 가장 일반적으로 사용되는 수치 계산 라이브러리인 NumPy는 다양한 배열 접합 방법을 포함하여 풍부한 배열 연산 기능을 제공합니다. 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 몇 가지 numpy 배열 접합 방법을 소개하고 독자가 이러한 핵심 기술을 익히는 데 도움이 되는 특정 코드 예제를 제공합니다.

1.np.concatenate()
np.concatenate()는 NumPy에서 가장 일반적으로 사용되는 배열 접합 방법 중 하나입니다. 지정된 축에 따라 여러 배열을 연결할 수 있습니다. 다음은 그 사용법을 설명하는 구체적인 예입니다.

import numpy as np

# 创建两个数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 使用np.concatenate()拼接数组
c = np.concatenate((a, b))
print(c)

위 코드를 실행하면 출력이 표시됩니다.

[1 2 3 4 5 6]

위 예에서는 먼저 두 개의 배열 a와 b를 만든 다음 np.concatenate()를 사용했습니다. 이들을 서로 연결하고 결과를 배열 c에 저장합니다. 보시다시피 배열 c에는 배열 a와 배열 b의 모든 요소가 포함됩니다.

2. np.vstack() 및 np.hstack()
np.concatenate() 외에도 NumPy는 여러 배열을 처리하기 위해 np.vstack() 및 np.hstack()을 제공합니다. 수직(세로) 및 수평( 풍경) 접합. 이 두 기능의 구체적인 사용법은 아래에 소개되어 있습니다.

1. np.vstack()

np.vstack() 함수는 여러 배열을 수직으로 연결하는 것, 즉 배열을 수직으로 쌓는 데 사용됩니다. 다음은 그 사용법을 설명하는 샘플 코드입니다.

import numpy as np

# 创建两个数组
a = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6]])
b = np.array([[7, 8, 9],
              [10, 11, 12]])

# 使用np.vstack()拼接数组
c = np.vstack((a, b))
print(c)

위 코드를 실행하면 출력이 표시됩니다.

[[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]]

위 예에서는 두 개의 2차원 배열 a와 b를 만든 다음 np.vstack을 사용했습니다. () 함수는 이들을 수직으로 연결하고 결과를 배열 c에 저장합니다. 보시다시피 배열 c에는 배열 a와 배열 b의 모든 행이 포함됩니다.

2. np.hstack()

np.hstack() 함수는 여러 배열을 가로로 이어붙이는 것, 즉 배열을 가로로 쌓는 데 사용됩니다. 다음은 그 사용법을 설명하는 샘플 코드입니다.

import numpy as np

# 创建两个数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 使用np.hstack()拼接数组
c = np.hstack((a, b))
print(c)

위 코드를 실행하면 출력이 표시됩니다.

[1 2 3 4 5 6]

위 예에서는 두 개의 1차원 배열 a와 b를 만든 다음 np.hstack을 사용했습니다. () 함수는 이들을 수평으로 연결하고 결과를 배열 c에 저장합니다. 보시다시피 배열 c에는 배열 a와 배열 b의 모든 요소가 포함됩니다.

3. np.concatenate 대 np.vstack/np.hstack
위 소개에서는 np.concatenate(), np.vstack() 및 np.hstack() 세 가지 함수의 사용을 각각 소개했습니다. 그렇다면 그들 사이의 차이점은 무엇입니까? 차이점을 비교해 보겠습니다.

1. np.concatenate() 함수는 1차원 배열과 2차원 배열에 모두 적용 가능한 반면, np.vstack() 및 np.hstack() 함수는 2차원 배열에만 적용 가능합니다. 배열.
2. np.concatenate() 함수는 axis 매개변수를 지정하여 연결된 축을 선택할 수 있는 반면, np.vstack() 함수는 수직 방향으로 고정되고, np.hstack() 함수는 수평 방향으로 고정됩니다.

어떤 기능을 사용할지는 실제 문제의 필요에 따라 결정해야 합니다. 여러 배열을 유연하게 연결해야 하는 경우 np.concatenate() 함수를 선택할 수 있습니다. 2차원 배열을 수직 또는 수평으로 연결해야 하는 경우 np.vstack() 또는 np.hstack() 함수를 선택할 수 있습니다. .

결론:
이 기사에서는 np.concatenate(), np.vstack() 및 np.hstack()을 포함하여 NumPy에서 일반적으로 사용되는 배열 접합 방법을 소개합니다. 특정 코드 예제를 통해 독자는 이러한 핵심 기술을 빠르게 습득하고 데이터 분석 및 기계 학습 실습에 유연하게 적용할 수 있습니다. 실제 응용 분야에서 작업을 더 잘 완료하려면 특정 요구 사항에 따라 가장 적절한 접합 방법을 선택해야 합니다.

위 내용은 numpy 배열 접합 방법을 익히기 위한 핵심 기술: 간단한 시작 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!