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 vstack() trong NumPy

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cách sử dụng hàm NumPy vstack() - một công cụ mạnh mẽ trong việc gộp các phần tử của hai hoặc nhiều mảng thành một mảng duy nhất theo chiều dọc.

test php

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

Giới thiệu về hàm vstack() trong NumPy

Hàm vstack() trong NumPy cho phép gộp các phần tử của hai hoặc nhiều mảng thành một mảng duy nhất theo chiều dọc (tức là theo hàng).

Dưới đây là cú pháp của hàm vstack():

numpy.vstack((a1, a2, ...))

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

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

Tất cả các mảng a1, a2, ... phải có cùng kích thước trên tất cả các trục trừ trục đầu tiên. Nếu chúng là các mảng 1D, chúng phải có cùng chiều dài.

Ví dụ về hàm vstack() trong NumPy

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

Sử dụng hàm vstack() để gộp các phần tử của các mảng 1D

Ví dụ sau sử dụng hàm vstack() để gộp hai mảng 1D theo chiều dọc:

import numpy as np

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

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

Kết quả:

[[1 2] 
 [3 4]]

Screenshot 202024 06 11 20150345 png

Lưu ý rằng đối với các mảng 1D, tất cả các mảng đầu vào phải có cùng chiều dài, nếu không bạn sẽ gặp lỗi.

Ví dụ sau cố gắng gộp các phần tử của hai mảng 1D có độ dài khác nhau và gây ra lỗi:

import numpy as np

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

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

Lỗi:

ValueError: all the input array dimensions for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 1, the array at index 0 has size 2 and the array at index 1 has size 3

Sử dụng hàm vstack() để gộp các phần tử của các mảng 2D

Ví dụ sau sử dụng hàm vstack() để gộp 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.vstack((a, b))
print(c)

Kết quả:

Screenshot 202024 06 11 20150334 png

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

Kết bài

Sử dụng hàm NumPy vstack() cho phép bạn gộp hai hoặc nhiều mảng theo chiều dọc một cách dễ dàng và hiệu quả. Kỹ thuật này thường được áp dụng trong các tác vụ xử lý dữ liệu và phân tích khi bạn cần tạo ra một mảng lớn hơn từ các mảng con. Điều này giúp quản lý dữ liệu một cách thuận tiện và linh hoạt.

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