NUMPY
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

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

Cách sử dụng hàm hstack() trong NumPy

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu hàm NumPy hstack() - một công cụ mạnh mẽ cho việc nối các mảng theo chiều ngang. Khi làm việc với dữ liệu đa chiều, việc kết hợp các mảng lại với nhau là một phần quan trọng của quy trình xử lý dữ liệu và phân tích. Hãy cùng đi vào chi tiết và tìm hiểu cách sử dụng hàm hstack() để thực hiện nhiệm vụ này một cách hiệu quả.

test php

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

Giới thiệu về hàm hstack() trong NumPy

Hàm hstack() kết hợp các phần tử của hai hoặc nhiều mảng thành một mảng duy nhất theo chiều ngang (theo cột).

Dưới đây là cú pháp của hàm hstack():

numpy.hstack((a1,a2,...))

Trong cú pháp này, (a1, a2, …) là một chuỗi các mảng có kiểu ndarray.

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

Tất cả các mảng a1, a2, .. phải có cùng hình dạng theo tất cả các trục ngoại trừ trục thứ hai. Nếu tất cả các mảng là các mảng 1D, thì chúng có thể có độ dài bất kỳ.

Nếu bạn muốn nối hai hoặc nhiều mảng theo chiều dọc, bạn có thể sử dụng hàm vstack().

Ví dụ về hàm hstack() trong Numpy

Hãy xem một số ví dụ về việc sử dụng hàm hstack().

Sử dụng hàm numpy hstack() để nối các phần tử của các mảng 1D

Ví dụ sau sử dụng hàm hstack() để nối hai mảng 1D theo chiều ngang:

import numpy as np

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

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

Screenshot 202024 06 11 20151432 png

Kết quả:

[1 2 3 4 5]

Lưu ý rằng đối với các mảng 1D, các mảng đầu vào có thể có độ dài khác nhau như trong ví dụ trên.

Sử dụng hàm numpy hstack() để nối các phần tử của các mảng 2D

Ví dụ sau sử dụng hàm hstack() để nối các phần tử của hai mảng 2D:

import numpy as np

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

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

Screenshot 202024 06 11 20151419 png

Kết quả:

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

Trong ví dụ này, mình nối hai mảng 2D ab thành một mảng duy nhất theo chiều ngang. Các phần tử của mỗi hàng được nối cùng nhau.

Kết bài

Trong phần này, mình đã tìm hiểu về hàm numpy.hstack() trong NumPy và cách sử dụng nó để nối các mảng theo chiều ngang. Việc hiểu và sử dụng linh hoạt hàm này sẽ giúp bạn xử lý dữ liệu hiệu quả hơn trong các tác vụ phân tích dữ liệu và machine learning.

Cùng chuyên mục:

Tìm hiểu Backreferences trong regex của Python

Tìm hiểu Backreferences trong regex của Python

Nhóm Non-capturing trong Regex Python

Nhóm Non-capturing trong Regex Python

Các nhóm Capturing trong regex của Python

Các nhóm Capturing trong regex của Python

Sets và Ranges trong Regex của Python

Sets và Ranges trong Regex của Python

Lượng từ non-greed trong Regex của Python

Lượng từ non-greed trong Regex của Python

Chế độ Greedy trong Regex Python

Chế độ Greedy trong Regex Python

Các lượng từ trong Regex của Python

Các lượng từ trong Regex của Python

Regex Word Boundary trong Python

Regex Word Boundary trong Python

Regex với các ký tự neo trong Python

Regex với các ký tự neo trong Python

Các tập ký tự trong Regex của Python

Các tập ký tự trong Regex của Python

Biểu thức chính quy (Regex) trong Python

Biểu thức chính quy (Regex) trong Python

Tìm hiểu Context Managers trong Python

Tìm hiểu Context Managers trong Python

Biểu thức Generator trong Python

Biểu thức Generator trong Python

Tìm hiểu Generators trong Python

Tìm hiểu Generators trong Python

Sử dụng hiệu quả hàm iter() trong Python

Sử dụng hiệu quả hàm iter() trong Python

Iterator vs Iterable trong Python

Iterator vs Iterable trong Python

Tìm hiểu về Iterator trong Python

Tìm hiểu về Iterator trong Python

Dãy số Fibonacci trong Python

Dãy số Fibonacci trong Python

Cắt Chuỗi (Slicing) trong Python

Cắt Chuỗi (Slicing) trong Python

Sự khác biệt giữa Tuple và List trong Python

Sự khác biệt giữa Tuple và List trong Python

Top