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 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.
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)
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)
Kết quả:
[[1 2 5 6] [3 4 7 8]]
Trong ví dụ này, mình nối hai mảng 2D a và b 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.
