�� Как объединить два массива в Python: простые способы и примеры кода
Чтобы объединить два массива в Python, вы можете использовать метод extend() или оператор сложения. Вот примеры для обоих способов:
# Метод extend() array1 = [1, 2, 3] array2 = [4, 5, 6] array1.extend(array2) print(array1) # [1, 2, 3, 4, 5, 6] # Оператор сложения array1 = [1, 2, 3] array2 = [4, 5, 6] result = array1 + array2 print(result) # [1, 2, 3, 4, 5, 6]
Детальный ответ
Как объединить два массива Python
Объединение двух массивов (или списков) в Python может быть достигнуто различными способами. В этой статье мы рассмотрим несколько методов, которые помогут вам выполнить эту задачу.
1. Использование оператора «+»:
array1 = [1, 2, 3] array2 = [4, 5, 6] merged_array = array1 + array2 print(merged_array)
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
В этом примере мы использовали оператор «+» для объединения массивов array1 и array2 . Оператор «+» выполняет конкатенацию массивов и создает новый объединенный массив.
2. Использование метода extend():
array1 = [1, 2, 3] array2 = [4, 5, 6] array1.extend(array2) print(array1)
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
В этом примере мы использовали метод extend() для добавления элементов массива array2 в конец массива array1 . Этот метод изменяет исходный массив array1 , добавляя элементы из array2 к нему.
3. Использование метода append() и цикла:
array1 = [1, 2, 3] array2 = [4, 5, 6] for element in array2: array1.append(element) print(array1)
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
В этом примере мы использовали метод append() внутри цикла, чтобы добавить каждый элемент массива array2 в конец массива array1 . Это позволяет нам поэлементно объединять два массива.
4. Использование списка списков:
array1 = [1, 2, 3] array2 = [4, 5, 6] merged_array = [array1, array2] print(merged_array)
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
В этом примере мы создали список списков, объединяющий два массива array1 и array2 . В результате образуется список, состоящий из двух вложенных массивов.
Заключение
В этой статье мы рассмотрели несколько способов объединения двух массивов в Python. Вы можете использовать оператор «+», методы extend() и append() для объединения элементов двух массивов. Вы также можете создать список списков, чтобы объединить массивы и создать структуру данных, содержащую оба массива. Выберите подходящий способ в зависимости от ваших потребностей и предпочтений.
NumPy, часть 2: базовые операции над массивами
Здравствуйте! Я продолжаю работу над пособием по python-библиотеке NumPy.
В прошлой части мы научились создавать массивы и их печатать. Однако это не имеет смысла, если с ними ничего нельзя делать.
Сегодня мы познакомимся с операциями над массивами.
Базовые операции
Математические операции над массивами выполняются поэлементно. Создается новый массив, который заполняется результатами действия оператора.
:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
Для этого, естественно, массивы должны быть одинаковых размеров.
File
Также можно производить математические операции между массивом и числом. В этом случае к каждому элементу прибавляется (или что вы там делаете) это число.
NumPy также предоставляет множество математических операций для обработки массивов:
Полный список можно посмотреть здесь.
Многие унарные операции, такие как, например, вычисление суммы всех элементов массива, представлены также и в виде методов класса ndarray.
Индексы, срезы, итерации
Одномерные массивы осуществляют операции индексирования, срезов и итераций очень схожим образом с обычными списками и другими последовательностями Python (разве что удалять с помощью срезов нельзя).
File У многомерных массивов на каждую ось приходится один индекс. Индексы передаются в виде последовательности чисел, разделенных запятыми (то бишь, кортежами):
Когда индексов меньше, чем осей, отсутствующие индексы предполагаются дополненными с помощью срезов:
b[i] можно читать как b[i, ]. В NumPy это также может быть записано с помощью точек, как b[i, . ].
Например, если x имеет ранг 5 (то есть у него 5 осей), тогда
- x[1, 2, . ] эквивалентно x[1, 2, :, :, :],
- x[. , 3] то же самое, что x[:, :, :, :, 3] и
- x[4, . , 5, :] это x[4, :, :, 5, :].
Итерирование многомерных массивов начинается с первой оси:
Однако, если нужно перебрать поэлементно весь массив, как если бы он был одномерным, для этого можно использовать атрибут flat:
Как уже говорилось, у массива есть форма (shape), определяемая числом элементов вдоль каждой оси:
Форма массива может быть изменена с помощью различных команд:
Порядок элементов в массиве в результате функции ravel() соответствует обычному "C-стилю", то есть, чем правее индекс, тем он "быстрее изменяется": за элементом a[0,0] следует a[0,1]. Если одна форма массива была изменена на другую, массив переформировывается также в "C-стиле". Функции ravel() и reshape() также могут работать (при использовании дополнительного аргумента) в FORTRAN-стиле, в котором быстрее изменяется более левый индекс.
Метод reshape() возвращает ее аргумент с измененной формой, в то время как метод resize() изменяет сам массив:
Если при операции такой перестройки один из аргументов задается как -1, то он автоматически рассчитывается в соответствии с остальными заданными:
Объединение массивов
Несколько массивов могут быть объединены вместе вдоль разных осей с помощью функций hstack и vstack.
hstack() объединяет массивы по первым осям, vstack() — по последним:
Функция column_stack() объединяет одномерные массивы в качестве столбцов двумерного массива:
Аналогично для строк имеется функция row_stack().
Разбиение массива
Используя hsplit() вы можете разбить массив вдоль горизонтальной оси, указав либо число возвращаемых массивов одинаковой формы, либо номера столбцов, после которых массив разрезается "ножницами":
Функция vsplit() разбивает массив вдоль вертикальной оси, а array_split() позволяет указать оси, вдоль которых произойдет разбиение.
Копии и представления
При работе с массивами, их данные иногда необходимо копировать в другой массив, а иногда нет. Это часто является источником путаницы. Возможно 3 случая:
Вообще никаких копий
Простое присваивание не создает ни копии массива, ни копии его данных:
Python передает изменяемые объекты как ссылки, поэтому вызовы функций также не создают копий.
Представление или поверхностная копия
Разные объекты массивов могут использовать одни и те же данные. Метод view() создает новый объект массива, являющийся представлением тех же данных.
Срез массива это представление:
Глубокая копия
Метод copy() создаст настоящую копию массива и его данных:
Для вставки кода на Python в комментарий заключайте его в теги
- Модуль csv - чтение и запись CSV файлов
- Создаём сайт на Django, используя хорошие практики. Часть 1: создаём проект
- Онлайн-обучение Python: сравнение популярных программ
- Книги о Python
- GUI (графический интерфейс пользователя)
- Курсы Python
- Модули
- Новости мира Python
- NumPy
- Обработка данных
- Основы программирования
- Примеры программ
- Типы данных в Python
- Видео
- Python для Web
- Работа для Python-программистов
- Сделай свой вклад в развитие сайта!
- Самоучитель Python
- Карта сайта
- Отзывы на книги по Python
- Реклама на сайте
Программа Python для объединения двух массивов
Процесс объединения массивов в один массив или слияние массивов в один массив известен как объединение массивов. Этот механизм можно реализовать разными способами, используя несколько методов. Давайте обсудим все методы, которые помогают объединять массивы в Python.
Сценарии ввода-вывода
Рассмотрим три массива для выполнения конкатенации.
arr1 = [“ Hello ”, “ World ”, “ My ”, “ Name ”, “ is ”, “ Python ”] arr2 = [“ Hello ”, “ World ”, “ My ”, “ Name ”, “ is ”, “ C ”] arr3 = [“ Hello ”, “ World ”, “ My ”, “ Name ”, “ is ”, “ Java ”]
Теперь объединенный массив в
Горизонтальный порядок будет следующим: ["Привет", "Мир", "Мой", "Имя", "это", "Питон", "Привет", "Мир", "Мой", "Имя", "есть", " C», «Привет», «Мир», «Мое», «Имя», «Это», «Ява»].
Объединение массивов
Существуют различные подходы к объединению массивов, каждый из которых может привести к созданию вертикально или горизонтально объединенного массива или матрицы. Давайте рассмотрим эти методы один за другим.
Использование метода Concatenation() модуля Numpy
Метод concatenate() — один из встроенных методов модуля Numpy. Он используется для объединения данных массивов. Доступ к этому методу невозможен напрямую, если модуль numpy не импортирован и объект не создан в модуле numpy.
По умолчанию объединение массивов с последующим использованием этого метода приводит к получению горизонтально объединенного массива.
Синтаксис
Ниже приведен синтаксис использования метода concatenate().
concatenated_array = n.concatenate([narr1, narr2, narr3, narr4,. . . . narrN])
Массивы arr1, arr2, arr3, arr4, . . . . . , arrN должны быть объединены. Чтобы выполнить эту операцию, их необходимо преобразовать в массивы numpy, которые называются narr1, narr2, narr3, . . . . , нррН соответственно.
Пример
В следующем примере мы собираемся объединить или объединить несколько массивов, используя метод concatenate() модуля numpy.
import numpy as n arr1 = [1, 2, 3, 4] arr2 = [5, 6, 7, 8] arr3 = [9, 10, 11, 12] narr1 = n.array(arr1) narr2 = n.array(arr2) narr3 = n.array(arr3) concatenated_array = n.concatenate([narr1, narr2, narr3]) print(concatenated_array)
Выход
Вывод вышеуказанной программы следующий:
[ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 , 11 , 12]
Использование оператора +
Оператор «+» можно использовать для объединения и слияния массивов, что очень легко включает в себя конкатенацию. Давайте посмотрим на синтаксис и пример программы, использующей оператор «+».
Синтаксис
Ниже приведен синтаксис использования оператора «+»:
concatenated_array = arr1 + arr2 + arr3 + arr4 + . . . . arrN
Здесь массивы arr1, arr2, arr3, arr4, . . . . . , arrN рассматриваются для объединения с помощью оператора +.
Пример
В следующем примере мы собираемся объединить или объединить несколько массивов с помощью оператора «+».
arr1 = [1, 2, 3, 4] arr2 = [5, 6, 7, 8] arr3 = [9, 10, 11, 12] concatenated_array = arr1 + arr2 + arr3 print(concatenated_array)
Выход
Вывод вышеуказанной программы следующий: &miinus;
[ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 , 11 , 12]
Использование метода Vstack() модуля Numpy в Python
Встроенный метод, присутствующий в модуле Numpy для выполнения конкатенации, — это vstack(). Этот метод используется для объединения массивов. Результатом работы программы после использования этого метода будет создание вертикально объединенного массива, который невозможно выполнить никакими другими методами, обсуждавшимися ранее. Доступ к нему невозможен напрямую, если модуль numpy не импортирован и объект не создан в модуле numpy.
Синтаксис
Ниже приведен синтаксис использования метода concatenate():
concatenated_array = n.vstack((narr1, narr2, narr3, narr4,. . . . ., narrN))
Массивы narr1, narr2, narr3, . . . . . . , narrN — это массивы numpy, которые необходимо объединить.
Пример
В следующем примере мы собираемся объединить или объединить несколько массивов с помощью метода vstack().
import numpy as n arr1 = [1, 2, 3, 4] arr2 = [5, 6, 7, 8] arr3 = [9, 10, 11, 12] narr1 = n.array(arr1) narr2 = n.array(arr2) narr3 = n.array(arr3) concatenated_array = n.vstack((narr1, narr2, narr3)) print(concatenated_array)
Выход
Вывод вышеуказанной программы следующий:
[[ 1 2 3 4] [ 5 6 7 8] [ 9 10 11 12]]
Заключение
Можно сделать вывод, что существует несколько методов, помогающих в объединении массивов. Но в зависимости от типа требуемой нам конкатенации нам нужно выбрать технику, которую необходимо применить. Именно так работает механизм конкатенации массивов.
Все права защищены. © Linux-Console.net • 2019-2023
Как объединить массивы в Python (с примерами)
Самый простой способ объединить массивы в Python — использовать функцию numpy.concatenate , которая использует следующий синтаксис:
numpy.concatenate ((a1, a2, ….), ось = 0)
- a1, a2…: последовательность массивов
- ось: ось, вдоль которой будут соединяться массивы. По умолчанию 0.
В этом руководстве представлено несколько примеров использования этой функции на практике.
Пример 1: объединение двух массивов
В следующем коде показано, как объединить два одномерных массива:
import numpy as np #create two arrays arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) arr2 = np.array([6, 7, 8]) #concatentate the two arrays np.concatenate ((arr1, arr2)) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
В следующем коде показано, как объединить два двумерных массива:
import numpy as np #create two arrays arr1 = np.array([[3, 5], [9, 9], [12, 15]]) arr2 = np.array([[4, 0]]) #concatentate the two arrays np.concatenate ((arr1, arr2), axis= 0 ) array([[3, 5], [9, 9], [12, 15], [4, 0]]) #concatentate the two arrays and flatten the result np.concatenate ((arr1, arr2), axis= None ) array([3, 5, 9, 9, 12, 15, 4, 0])
Пример 2. Объединение более двух массивов
Мы можем использовать аналогичный код для объединения более двух массивов:
import numpy as np #create four arrays arr1 = np.array([[3, 5], [9, 9], [12, 15]]) arr2 = np.array([[4, 0]]) arr3 = np.array([[1, 1]]) arr4 = np.array([[8, 8]]) #concatentate all the arrays np.concatenate ((arr1, arr2, arr3, arr4), axis= 0 ) array([[3, 5], [9, 9], [12, 15], [4, 0], [1, 1], [8, 8]]) #concatentate all the arrays and flatten the result np.concatenate ((arr1, arr2, arr3, arr4), axis= None ) array([3, 5, 9, 9, 12, 15, 4, 0, 1, 1, 8, 8])
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять аналогичные операции в NumPy: