Dstack Numpy

Il existe de nombreux types de fonctions de pile () comme hstack (), vStack (), dstack (), concaténation, etc. Aujourd'hui, nous allons apprendre l'une des types de fonctions Stack () qui est la fonction DStack () de Numpy. La fonction Stack () est utilisée pour combiner les tableaux multiples le long d'un nouvel axe.

Le dstack () signifie la fonction de pile en profondeur. La fonction DStack () est l'une des fonctions du module Python Numpy qui est utilisée pour empiler et organiser les éléments du réseau d'entrée dans une profondeur de séquence le long du troisième axe de sorte qu'il génère une sortie au moins trois dimensionnel.

Syntaxe:

Examinons la mise en œuvre de l'écriture de la fonction dstack (). Dans cette fonction, nous devons d'abord écrire le nom du module Python qui est Numpy ou vous pouvez également utiliser Numpy Alias ​​NP. Ensuite, écrivez le nom de la fonction qui est dstack (). Dans les supports de la fonction, vous devez passer le paramètre du DStack, ce qui signifie que nous devons transmettre ces tableaux d'entrée sur lesquels nous voulons effectuer la fonction DStack ().

Paramètre:

Le mouton est la forme des tableaux d'entrée dans lesquels nous voulons effectuer la fonction dstack (). Ces tableaux doivent avoir la même forme à l'exception du troisième axe.

Valeur de retour:

En retour, nous obtenons le tableau à 3 dimensions qui est combiné dans une profondeur séquencée et organisée avec le troisième axe.

Exemple 1:

Maintenant, commençons à implémenter notre tout premier exemple de la fonction dstack (). Pour commencer à implémenter le code, nous devons d'abord importer l'un des modules de Python qui est numpy. Numpy est la bibliothèque avancée de Python qui est utilisée pour effectuer les opérations numériques et logiques à Python. Pour importer le package Python, nous utilisons d'abord le mot-clé «Importer» qui indique au compilateur que nous importons une bibliothèque. Deuxièmement, nous écrivons le nom de la bibliothèque qui est «Numpy» en petites lettres, puis nous écrivons l'alias du Numpy qui est «NP».

Après l'importation du module Python, nous commençons à implémenter la ligne de code réelle. Tout d'abord, nous appelons la méthode print () pour afficher le message «Implémentation de la fonction Numpy dstack () sur le tableau 2D». Ensuite, nous créons le tableau de trois éléments «[20, 30, 40]» nommé «Array1» et l'affichage en appelant la méthode print () et en passant le Array1 dedans. Ensuite, nous créons un autre tableau de trois éléments «[25, 35, 45]» nommé «Array2». Nous voulons également afficher le deuxième tableau, donc nous appelons à nouveau la méthode print () et passez le Array2 dedans. Comme vous pouvez le voir, nous avons créé les deux tableaux de la même taille car Array1 se combine avec l'index Array2 par index.

Importer Numpy comme NP
Print ("Implémentation de Numpy DStack () Fonction sur le tableau 2D: \ n")
Array1 = ([20, 30, 40, 50])
print ("Le premier tableau est:", array1)
Array2 = ([25, 35, 45, 55])
print ("Le deuxième tableau est:", array2)
empilEd_Array = np.dstack ((array1, array2))
print ("\ n le tableau empilé résultant est: \ n", empilé_array)

Après avoir créé des tableaux en 2 dimensions, nous appelons la fonction DStack () afin que nous puissions obtenir le tableau empilé. Tout d'abord, nous écrivons l'alias Numpy qui est «NP», puis écrivons le nom de la fonction que nous voulons implémenter sur les tableaux d'entrée qui est «dstack ()». Ensuite, vous devez passer les paramètres de la fonction. Ici, nous avons deux tableaux que nous voulons empiler alors passons les supports de fonction Array1 et Array2 dans DStack ().

Après avoir appelé la fonction dstack (), stockons cette fonction dans un autre nouveau tableau qui est «empilé_array» parce que si nous voulons rappeler à nouveau cette fonction dans le même programme, nous n'avons pas à rédiger la fonction DStack () entière. Nous appelons simplement cette fonction en appelant le nom du tableau. Cette approche permet d'économiser le temps et la complexité du code. À la fin du code, nous appelons simplement la méthode print () pour afficher le nouveau tableau à 3 dimensions dans le shell et passer le nom du tableau dans les supports de la fonction print () qui est empilé_array.

Maintenant, compilons la ligne de code précédente de la fonction dstack () et voyons ce que nous obtenons dans le shell. Nous avons deux baies d'entrée (2D) dans le shell, puis nous obtenons le réseau empilé en trois dimensions résultant.

Exemple 2:

Maintenant, passons au deuxième exemple de la fonction dstack (). Dans cet exemple, nous avons des tableaux multidimensionnels et nous implémentons la fonction dstack () sur eux. Voyons ce que nous obtenons après la compilation du code.

Pour commencer à écrire la ligne de code réelle du dstack (), nous importons d'abord la bibliothèque Python pour implémenter la fonction dstack () qui est Numpy. Nous importons la bibliothèque Numpy avec l'alias de Numpy qui est np.

Maintenant, commençons à écrire le code. Nous créons d'abord les tableaux multidimensionnels qui sont Array1 et Array2 qui consistent en plusieurs éléments. Ensuite, nous montrons ces tableaux dans le shell en appelant ces tableaux. Nous utilisons la méthode prédéfinie de Python pour afficher quelle est la méthode print (). Ensuite, nous passons le nom du tableau dedans. Comme vous pouvez le voir dans la méthode print (), nous avons également écrit les messages relatables en fonction des tableaux d'entrée. Nous utilisons également le «\ n» dans les doubles guillemets. Le «\ n» est utilisé pour entrer dans la nouvelle ligne afin que notre sortie soit organisée et gérable.

Ensuite, nous appelons la fonction DStack () afin que nous implémentions la fonction DStack () sur les tableaux multidimensionnels d'entrée. Tout d'abord, nous écrivons l'alias de la bibliothèque «NP», puis écrivons la fonction DStack (). Dans cette fonction, nous passons les deux paramètres requis de la fonction. Ces paramètres sont les tableaux d'entrée. Et puis, nous stockons la fonction dstack () dans un nouveau tableau qui est empilé_array. Après tout cela, nous imprimons le tableau à l'aide de la déclaration print ().

Importer Numpy comme NP
Print ("Implémentation de Numpy DStack () Fonction sur un tableau multidimensionnel: \ n")
Array1 = ([23, 87, 16, 88, 36], [22, 49, 25, 88, 10])
print ("Le premier tableau est:", array1)
Array2 = ([60, 99, 38, 76, 71], [41, 55, 11, 19, 69])
print ("Le deuxième tableau est:", array2)
empilEd_Array = np.dstack ((array1, array2))
print ("\ n les tableaux empilés résultants sont: \ n", empilé_array)

Voici la sortie de l'exemple mentionné précédemment de la fonction DStack (). Comme vous pouvez le voir dans l'illustration suivante, nous obtenons deux tableaux empilés à partir de tableaux multidimensionnels. Ces tableaux sont concaténés via des index, ce qui signifie que le 1er index de l'array1 est combiné avec le 1er index de l'array2 et le 2ème index de l'array1 est combiné avec le 2ème index de l'arraie2, etc.

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons appris l'une des fonctions Stack () du module Python Numpy qui est la fonction DStack (). Nous avons appris la mise en œuvre de dstack () et de paramètres et de valeur renvoyée. Nous avons implémenté la fonction DStack () à travers plusieurs exemples détaillés et nous avons expliqué chaque ligne de code unique afin qu'aucun moment de confusion ne soit laissé pour le programmeur.