Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Cách sử dụng hàm concatenate() trong NumPy

Trong bài viết này, bạn sẽ học cách sử dụng hàm NumPy concatenate() để gộp các phần tử của hai hoặc nhiều mảng thành một mảng duy nhất. Hàm concatenate() là một công cụ mạnh mẽ trong thư viện NumPy, giúp bạn dễ dàng xử lý và kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Việc nắm vững kỹ thuật này sẽ giúp bạn nâng cao hiệu quả trong việc quản lý và phân tích dữ liệu.

test php

Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

Giới thiệu về hàm concatenate() trong NumPy

Hàm concatenate() cho phép bạn gộp hai hoặc nhiều mảng thành một mảng duy nhất. Đây là cú pháp cơ bản của hàm concatenate():

np.concatenate((a1, a2, ...), axis=0)

Trong cú pháp này, hàm concatenate() gộp các phần tử của dãy mảng (a1, a2, …) thành một mảng duy nhất. Các mảng trong dãy phải có cùng hình dạng.

Tham số axis chỉ định trục mà theo đó hàm sẽ gộp các mảng. Nếu axis là None, hàm sẽ làm phẳng các mảng trước khi gộp.

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

Hàm concatenate() trả về mảng đã được gộp.

Các ví dụ về hàm concatenate() trong NumPy

Hãy cùng xem một số ví dụ về cách sử dụng hàm concatenate().

Sử dụng hàm concatenate() để gộp hai mảng 1D

Ví dụ sau sử dụng hàm concatenate() để gộp các phần tử của hai mảng 1D:

import numpy as np

a = np.array([1, 2])
b = np.array([3, 4])

c = np.concatenate((a, b))
print(c)

Screenshot 202024 06 10 20221339 png

Output:

[1 2 3 4]

Trong ví dụ này, hàm concatenate() gộp các phần tử trong mảng a và b thành một mảng duy nhất c.

Sử dụng hàm concatenate() để gộp hai mảng 2D

Ví dụ sau sử dụng hàm concatenate() để gộp hai mảng 2D:

import numpy as np

a = np.array([
    [1, 2],
    [3, 4]
])
b = np.array([
    [5, 6],
    [7, 8]
])

c = np.concatenate((a, b))
print(c)

Output:

[[1 2] 
 [3 4] 
 [5 6] 
 [7 8]]

Screenshot 202024 06 10 20221328 png

Kết quả cho thấy rằng hàm concatenate() gộp hai mảng theo chiều dọc vì mặc định tham số axis là 0.

Nếu axis là 1, hàm concatenate() sẽ gộp hai mảng theo chiều ngang. Ví dụ:

import numpy as np

a = np.array([
    [1, 2],
    [3, 4]
])
b = np.array([
    [5, 6],
    [7, 8]
])

c = np.concatenate((a, b), axis=1)
print(c)

Screenshot 202024 06 10 20221315 png

Output:

[[1 2 5 6] 
 [3 4 7 8]]

Kết bài

Sử dụng hàm NumPy concatenate() để gộp các phần tử của một dãy mảng thành một mảng duy nhất là một kỹ thuật quan trọng và hữu ích trong xử lý dữ liệu. Bằng cách kết hợp nhiều mảng thành một mảng lớn hơn, bạn có thể dễ dàng quản lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả hơn. Việc thành thạo sử dụng hàm concatenate() sẽ giúp bạn tối ưu hóa các tác vụ phân tích dữ liệu và nâng cao hiệu suất làm việc của mình.

Bài trước Bài tiếp

Cách sử dụng hàm concatenate() trong NumPy

Giới thiệu về hàm concatenate() trong NumPy

Các ví dụ về hàm concatenate() trong NumPy

Sử dụng hàm concatenate() để gộp hai mảng 1D

Sử dụng hàm concatenate() để gộp hai mảng 2D

Kết bài

Cùng chuyên mục:

Sử dụng câu lệnh raise from trong Python

Ngoại lệ tùy chỉnh trong Python

Ngoại lệ Raise trong Python

Tìm hiểu về các ngoại lệ trong Python

Tìm hiểu về decorator dataclass trong Python

Ví dụ sử dụng metaclass trong Python

Lớp Metaclass trong Python

Tìm hiểu về Class Type trong Python

Phương thức new trong Python

Phân biệt Data Descriptor và Non-data Descriptor trong Python

Mô tả Descriptors trong Python

Tìm hiểu về các lớp mixin trong Python

Đa kế thừa trong Python

Nguyên tắc đảo ngược sự phụ thuộc trong Python

Interface Segregation Principle - ISP trong Python.

Nguyên tắc thay thế Liskov - LSP trong Python

Nguyên tắc Đóng-Mở trong Python

Single Responsibility Principle trong Python

Cách sử dụng hàm Auto() của Python

Tùy chỉnh và mở rộng lớp Enum trong Python

Cách sử dụng hàm concatenate() trong NumPy

Giới thiệu về hàm concatenate() trong NumPy

Các ví dụ về hàm concatenate() trong NumPy

Sử dụng hàm concatenate() để gộp hai mảng 1D

Sử dụng hàm concatenate() để gộp hai mảng 2D

Kết bài

Cùng chuyên mục:

Sử dụng câu lệnh raise from trong Python

Ngoại lệ tùy chỉnh trong Python

Ngoại lệ Raise trong Python

Tìm hiểu về các ngoại lệ trong Python

Tìm hiểu về decorator dataclass trong Python

Ví dụ sử dụng metaclass trong Python

Lớp Metaclass trong Python

Tìm hiểu về Class Type trong Python

Phương thức __new__ trong Python

Phân biệt Data Descriptor và Non-data Descriptor trong Python

Mô tả Descriptors trong Python

Tìm hiểu về các lớp mixin trong Python

Đa kế thừa trong Python

Nguyên tắc đảo ngược sự phụ thuộc trong Python

Interface Segregation Principle - ISP trong Python.

Nguyên tắc thay thế Liskov - LSP trong Python

Nguyên tắc Đóng-Mở trong Python

Single Responsibility Principle trong Python

Cách sử dụng hàm Auto() của Python

Tùy chỉnh và mở rộng lớp Enum trong Python

Giới thiệu

Thủ thuật

Link hay

Liên kết

Phương thức new trong Python