Funkcija concatenate() je funkcija iz paketa NumPy. Ova funkcija u biti kombinira NumPy nizove zajedno. Ova se funkcija u osnovi koristi za spajanje dva ili više nizova istog oblika duž određene osi. Postoje sljedeće stvari koje je bitno imati na umu:

1. NumPy concatenate() nije poput tradicionalnog spajanja baze podataka. To je poput slaganja NumPy nizova.
2. Ova funkcija može raditi i okomito i vodoravno. To znači da nizove možemo povezati vodoravno ili okomito.

Funkcija concatenate() obično se piše kao np.concatenate(), ali je možemo napisati i kao numpy.concatenate(). Ovisi o načinu uvoza numpy paketa, ili import numpy kao np ili import numpy, redom.

Sintaksa

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

Parametri

1) (a1, a2, ...)

Ovaj parametar definira slijed nizova. Ovdje su a1, a2, a3 ... nizovi koji imaju isti oblik, osim u dimenziji koja odgovara osi.

kvartala u godini

2) os : int (neobavezno)

Ovaj parametar definira os duž koje će niz biti spojen. Prema zadanim postavkama, njegova vrijednost je 0.

pokazivači u c

Proizlaziti

Vratit će ndarray koji sadrži elemente oba niza.

Primjer 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 

U gornjem kodu

• Uvezli smo numpy s alias imenom np.
• Stvorili smo niz 'x' pomoću funkcije np.array().
• Zatim smo stvorili još jedan niz 'y' koristeći istu funkciju np.array().
• Deklarirali smo varijablu 'z' i dodijelili vraćenu vrijednost funkcije np.concatenate().
• Proslijedili smo polje 'x' i 'y' u funkciji.
• Na kraju, pokušali smo ispisati vrijednost 'z'.

U izlazu, vrijednosti oba niza, tj. 'x' i 'y' prikazane su prema osi=0.

program java

Izlaz:

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

Primjer 2: numpy.concatenate() s axis=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 

Izlaz:

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

Primjer 3: numpy.concatenate() s axis=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 

Izlaz:

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

U gornjem primjeru, '.T' se koristi za promjenu redaka u stupce i stupaca u retke.

Primjer 4: numpy.concatenate() s axis=None

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

Izlaz:

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

U gornjim primjerima koristili smo funkciju np.concatenate(). Ova funkcija ne čuva maskiranje ulaza MaskedArray. Postoji sljedeći način na koji možemo ulančati nizove koji mogu sačuvati maskiranje ulaza MaskedArray.

Primjer 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 

U gornjem kodu

c++ cijepanje niza

• Uvezli smo numpy s alias imenom np.
• Stvorili smo niz 'x' pomoću funkcije np.ma.arrange().
• Zatim smo stvorili još jedno polje 'y' koristeći istu funkciju np.ma.arrange().
• Deklarirali smo varijablu 'z1' i dodijelili vraćenu vrijednost funkcije np.concatenate().
• Deklarirali smo varijablu 'z2' i dodijelili vraćenu vrijednost funkcije np.ma.concatenate().
• Na kraju, pokušali smo ispisati vrijednost 'z1' i 'z2'.

U izlazu, vrijednosti oba niza 'z1' i 'z2' sačuvale su maskiranje ulaza MaskedArray.

Izlaz:

 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)