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numpy.concatenate() en Python

La función concatenate() es una función del paquete NumPy. Esta función esencialmente combina matrices NumPy. Esta función se utiliza básicamente para unir dos o más matrices de la misma forma a lo largo de un eje específico. Hay las siguientes cosas que es esencial tener en cuenta:

  1. La concatenate() de NumPy no es como una unión de base de datos tradicional. Es como apilar matrices NumPy.
  2. Esta función puede operar tanto vertical como horizontalmente. Esto significa que podemos concatenar matrices horizontal o verticalmente.
numpy.concatenar()

La función concatenate() generalmente se escribe como np.concatenate(), pero también podemos escribirla como numpy.concatenate(). Depende de la forma de importar el paquete numpy, importar numpy como np o importar numpy, respectivamente.

Sintaxis

 numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis) 

Parámetros

1) (a1, a2,...)

Este parámetro define la secuencia de matrices. Aquí, a1, a2, a3... son los arrays que tienen la misma forma, excepto en la dimensión correspondiente al eje.

objeto java

2) eje: int(opcional)

Este parámetro define el eje a lo largo del cual se unirá la matriz. Por defecto, su valor es 0.

Resultado

Devolverá un ndarray que contiene los elementos de ambas matrices.

Ejemplo 1: numpy.concatenate()

 import numpy as np x=np.array([[1,2],[3,4]]) y=np.array([[12,30]]) z=np.concatenate((x,y)) z 

En el código anterior

rebaja de notas a pie de página
  • Hemos importado numpy con nombre de alias np.
  • Hemos creado una matriz 'x' usando la función np.array().
  • Luego, hemos creado otra matriz 'y' usando la misma función np.array().
  • Hemos declarado la variable 'z' y hemos asignado el valor devuelto de la función np.concatenate().
  • Hemos pasado la matriz 'x' e 'y' en la función.
  • Por último, intentamos imprimir el valor de 'z'.

En la salida, los valores de ambas matrices, es decir, 'x' e 'y' se muestran según el eje = 0.

Producción:

 array([[ 1, 2], [ 3, 4], [12, 30]]) 

Ejemplo 2: numpy.concatenate() con eje=0

 import numpy as np x=np.array([[1,2],[3,4]]) y=np.array([[12,30]]) z=np.concatenate((x,y), axis=0) z 

Producción:

dormir java
 array([[ 1, 2], [ 3, 4], [12, 30]]) 

Ejemplo 3: numpy.concatenate() con eje=1

 import numpy as np x=np.array([[1,2],[3,4]]) y=np.array([[12,30]]) z=np.concatenate((x,y.T), axis=1) z 

Producción:

 array([[ 1, 2, 12], [ 3, 4, 30]]) 

En el ejemplo anterior, el '.T' se utiliza para cambiar las filas en columnas y las columnas en filas.

Ejemplo 4: numpy.concatenate() con eje=Ninguno

 import numpy as np x=np.array([[1,2],[3,4]]) y=np.array([[12,30]]) z=np.concatenate((x,y), axis=None) z 

Producción:

 array([ 1, 2, 3, 4, 12, 30]) 

En los ejemplos anteriores, hemos utilizado la función np.concatenate(). Esta función no conserva el enmascaramiento de las entradas MaskedArray. Existe la siguiente forma de concatenar las matrices que pueden conservar el enmascaramiento de las entradas de MaskedArray.

Ejemplo 5: np.ma.concatenate()

 import numpy as np x=np.ma.arange(3) y=np.arange(3,6) x[1]=np.ma.masked x y z1=np.concatenate([x,y]) z2=np.ma.concatenate([x,y]) z1 z2 

En el código anterior

variable javascript global
  • Hemos importado numpy con nombre de alias np.
  • Hemos creado una matriz 'x' usando la función np.ma.arrange().
  • Luego, hemos creado otra matriz 'y' usando la misma función np.ma.arrange().
  • Hemos declarado la variable 'z1' y hemos asignado el valor devuelto de la función np.concatenate().
  • Hemos declarado la variable 'z2' y hemos asignado el valor devuelto de la función np.ma.concatenate().
  • Por último, intentamos imprimir el valor de 'z1' y 'z2'.

En la salida, los valores de las matrices 'z1' y 'z2' han conservado el enmascaramiento de la entrada MaskedArray.

Producción:

 masked_array(data=[0, --, 2], mask=[False, True, False], fill_value=999999) array([3, 4, 5]) masked_array(data=[0, 1, 2, 3, 4, 5], mask=False, fill_value=999999) masked_array(data=[0, --, 2, 3, 4, 5], mask=[False, True, False, False, False, False], fill_value=999999)