Các kiểu dữ liệu trong C ( int - float - double - char ...) 
Thuật toán tìm ước chung lớn nhất trong C/C++ 
Cấu trúc lệnh switch case trong C++ (có bài tập thực hành) 
ComboBox - ListBox trong lập trình C# winforms 
Random trong Python: Tạo số random ngẫu nhiên 
Lệnh cin và cout trong C++ 
Cách khai báo biến trong PHP, các loại biến thường gặp 
Download và cài đặt Vertrigo Server 
Thẻ li trong HTML 
Thẻ article trong HTML5 
Cấu trúc HTML5: Cách tạo template HTML5 đầu tiên 
Cách dùng thẻ img trong HTML và các thuộc tính của img 
Thẻ a trong HTML và các thuộc tính của thẻ a thường dùng 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.
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)
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]]
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)
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.
