Как объединить два массива python

NumPy, часть 2: базовые операции над массивами

Здравствуйте! Я продолжаю работу над пособием по python-библиотеке NumPy.

В прошлой части мы научились создавать массивы и их печатать. Однако это не имеет смысла, если с ними ничего нельзя делать.

Сегодня мы познакомимся с операциями над массивами.

Базовые операции

Математические операции над массивами выполняются поэлементно. Создается новый массив, который заполняется результатами действия оператора.

Для этого, естественно, массивы должны быть одинаковых размеров.

Также можно производить математические операции между массивом и числом. В этом случае к каждому элементу прибавляется (или что вы там делаете) это число.

NumPy также предоставляет множество математических операций для обработки массивов:

Полный список можно посмотреть здесь.

Многие унарные операции, такие как, например, вычисление суммы всех элементов массива, представлены также и в виде методов класса ndarray.

По умолчанию, эти операции применяются к массиву, как если бы он был списком чисел, независимо от его формы. Однако, указав параметр axis, можно применить операцию для указанной оси массива:

Индексы, срезы, итерации

Одномерные массивы осуществляют операции индексирования, срезов и итераций очень схожим образом с обычными списками и другими последовательностями Python (разве что удалять с помощью срезов нельзя).

У многомерных массивов на каждую ось приходится один индекс. Индексы передаются в виде последовательности чисел, разделенных запятыми (то бишь, кортежами):

Когда индексов меньше, чем осей, отсутствующие индексы предполагаются дополненными с помощью срезов:

b[i] можно читать как b[i, <столько символов ‘:’, сколько нужно>]. В NumPy это также может быть записано с помощью точек, как b[i, . ].

Например, если x имеет ранг 5 (то есть у него 5 осей), тогда

x[1, 2, . ] эквивалентно x[1, 2, :, :, :],
x[. , 3] то же самое, что x[:, :, :, :, 3] и
x[4, . , 5, :] это x[4, :, :, 5, :].

Итерирование многомерных массивов начинается с первой оси:

Однако, если нужно перебрать поэлементно весь массив, как если бы он был одномерным, для этого можно использовать атрибут flat:

Манипуляции с формой

Как уже говорилось, у массива есть форма (shape), определяемая числом элементов вдоль каждой оси:

Форма массива может быть изменена с помощью различных команд:

Порядок элементов в массиве в результате функции ravel() соответствует обычному «C-стилю», то есть, чем правее индекс, тем он «быстрее изменяется»: за элементом a[0,0] следует a[0,1]. Если одна форма массива была изменена на другую, массив переформировывается также в «C-стиле». Функции ravel() и reshape() также могут работать (при использовании дополнительного аргумента) в FORTRAN-стиле, в котором быстрее изменяется более левый индекс.

Метод reshape() возвращает ее аргумент с измененной формой, в то время как метод resize() изменяет сам массив:

Если при операции такой перестройки один из аргументов задается как -1, то он автоматически рассчитывается в соответствии с остальными заданными:

Объединение массивов

Несколько массивов могут быть объединены вместе вдоль разных осей с помощью функций hstack и vstack.

hstack() объединяет массивы по первым осям, vstack() — по последним:

Функция column_stack() объединяет одномерные массивы в качестве столбцов двумерного массива:

Аналогично для строк имеется функция row_stack().

Разбиение массива

Используя hsplit() вы можете разбить массив вдоль горизонтальной оси, указав либо число возвращаемых массивов одинаковой формы, либо номера столбцов, после которых массив разрезается «ножницами»:

Функция vsplit() разбивает массив вдоль вертикальной оси, а array_split() позволяет указать оси, вдоль которых произойдет разбиение.

Копии и представления

При работе с массивами, их данные иногда необходимо копировать в другой массив, а иногда нет. Это часто является источником путаницы. Возможно 3 случая:

Вообще никаких копий

Простое присваивание не создает ни копии массива, ни копии его данных:

Python передает изменяемые объекты как ссылки, поэтому вызовы функций также не создают копий.

Представление или поверхностная копия

Разные объекты массивов могут использовать одни и те же данные. Метод view() создает новый объект массива, являющийся представлением тех же данных.

Как объединить массивы в Python (с примерами)

Самый простой способ объединить массивы в Python — использовать функцию numpy.concatenate , которая использует следующий синтаксис:

numpy.concatenate ((a1, a2, ….), ось = 0)

a1, a2…: последовательность массивов
ось: ось, вдоль которой будут соединяться массивы. По умолчанию 0.

В этом руководстве представлено несколько примеров использования этой функции на практике.

Пример 1: объединение двух массивов

В следующем коде показано, как объединить два одномерных массива:

В следующем коде показано, как объединить два двумерных массива:

Пример 2. Объединение более двух массивов

Мы можем использовать аналогичный код для объединения более двух массивов:

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять аналогичные операции в NumPy:

Как объединить два списка в Python

Объединение списков — это процесс создания единого списка из нескольких меньших списков путем их последовательного соединения.

В Python есть много способов объединения списков. В частности, в этой статье мы рассмотрим, как объединить два списка в Python с помощью оператора плюс, оператора распаковки, оператора умножения, цикла for , itertools.chain() и extend() .

Во всех приведенных ниже фрагментах кода мы будем использовать следующие списки:

Объединение списка операторов +

Самый простой и понятный способ объединить два списка в Python — это оператор плюс ( + ):

Конкатенация списка с помощью распаковки

Этот метод позволяет объединить несколько списков. Это довольно новая функция, доступная только в Python 3.6+. Оператор распаковки, как следует из названия, распаковывает объект iterable на его элементы. Распаковка полезна, когда мы хотим сгенерировать множество аргументов из одного списка. Например:

Вкратце, мы используем конструктор списка ( [a,b..] ) и генерируем элементы нового списка по порядку, распаковывая несколько списков один за другим:

Объединение списков операторов умножения

Оператор multiply( * ) — это частный случай конкатенации списков в Python. Он используется для многократного повторения всего списка (поэтому он обозначается оператором умножения):

Конкатенация списка в цикле for

В этом методе мы пройдемся по одному списку, добавляя каждый его элемент в другой список один за другим. Когда цикл закончится, у вас будет единый список со всеми желаемыми элементами:

Объединение списков itertools.chain()

Этот метод работает с iterables . Он создает и возвращает итератор, который позже может быть использован для построения связанного списка (представьте его как стрелку, которая просто запоминает порядок элементов в результирующем списке):

Для этого метода вам нужно будет импортировать itertools :

Конкатенация списков с extension()

Это встроенная функция, которую можно использовать для расширения списка. Здесь мы расширяем первый список, добавляя в него элементы второго списка:

Как в питоне объединить 2 массива в один?

Как в этом примере объединить эти два массива в один?

Вывод: [1, 3, 5, 6, 0, 0, 2, 4, 7, 9]

Я что-то не понимаю, или ответ ниже?:-)

Нажимая «Принять все файлы cookie», вы соглашаетесь, что Stack Exchange может хранить файлы cookie на вашем устройстве и раскрывать информацию в соответствии с нашей Политикой в отношении файлов cookie.