Hstack Numpy

Le package Numpy à Python a une pléthore de méthodes utiles. L'utilitaire HSTACK () Numpy est une solution bien innovante et économe en temps. Nous devons souvent combiner de nombreuses matrices en un seul tableau évitant de supprimer leurs valeurs. Et tout cela est accompli avec seulement 1 morceau de code. La méthode hstack () est utilisée pour résoudre ce problème. La méthode hstack () est utilisée pour construire un seul tableau en empilant la série de matrices d'entrée horizontalement (i.e. colonne uniformément). Mis à part les tableaux 1-D, dans lesquels il se concaténe à travers le premier axe, cela est égal à la combinaison du deuxième axe. Reconstruit les tableaux qui ont été partitionnés par une méthode Split (). À l'exception du deuxième axe, les tableaux doivent être de forme identique. Cette méthode a bien fonctionné avec des tableaux de jusqu'à trois dimensions. Dans cet article, nous examinerons la fonction HSTACK () qui fonctionne dans Spyder 3. Ainsi, prenons un nouveau départ avec quelques exemples.

Exemple 01:

Vous devez d'abord importer le package Numpy dans le code avec son objet comme «N» via le mot-clé «Import». Après cela, nous devons définir deux tableaux Numpy nommés A1 et A2 à l'aide d'une fonction Numpy Array (). Les deux tableaux sont 2 dimensions ici, je.e. 2 colonnes chacune. Maintenant, la fonction hstack () est là pour rejoindre les deux tableaux et les aligner horizontalement. Ainsi, les premières valeurs dimensionnelles du tableau A1 seront jointes aux valeurs de 1ère dimension du tableau A2. Les deux tableaux ont été transmis à la fonction hstack () de Numpy et ont enregistré le tableau concaténé en nouvelle variable A. Après cela, des tableaux uniques ont été publiés à l'aide de la méthode print (). Enfin, le tableau aligné horizontal concaténé est également imprimé.

importer numpy comme n
A1 = n.Array ([[1, 2], [3, 4]])
A2 = n.Array ([[5, 6], [7, 8]])
A = n.hstack ((a1, a2))
print ("Array 1: \ n", a1)
print ("Array 2: \ n", a2)
print ("Array unique: \ n", a)

Après avoir exécuté le code de la fonction hstack () sur les tableaux Numpy, nous avons d'abord deux tableaux simples, puis la matrice de chaîne concaténée en alignement horizontal comme la sortie ci-dessous.

Exemple 02:

Jetons un coup d'œil à la fonction hstack () sur la façon dont elle fonctionne sur le tableau 1 dimension de Numpy. Ainsi, le code a été démarré avec la même importation de bibliothèque Numpy que «N». Après cela, deux tableaux Numpy ont été déclarés à l'aide de la fonction Numpy «Array ()» et enregistrés sur les variables A1 et A2. Les deux tableaux sont 1 dimension, je.e. 1 colonne. La fonction hstack () de Numpy est là pour prendre à la fois les tableaux de numpy uniques et les concaténer horizontalement. Le tableau concaténé nouvellement fabriqué sera enregistré dans la nouvelle variable A. Les méthodes d'impression sont là pour afficher d'abord les tableaux numpy simples, puis le tableau concaténé sur la sortie.

importer numpy comme n
A1 = n.Array ([[1, 2, 3, 4]])
A2 = n.Array ([[5, 6, 7, 8]])
A = n.hstack ((a1, a2))
Print ("Array 1:", A1)
Print ("Array 2:", A2)
imprimer ("Array unique:", a)

Après avoir exécuté ce morceau de code, les deux tableaux uniques ont été affichés tels quels. Après cela, le nouveau tableau concaténé a été affiché horizontalement en une seule ligne en utilisant la fonction hstack () dans le code.

Exemple 03:

La fonction HSTACK () fonctionne non seulement sur les tableaux Numpy de type entier mais aussi sur les tableaux de type de chaîne. Ainsi, nous examinerons la concaténation des tableaux Numpy en 1 dimension à l'aide du hstack (). Par conséquent, le code a été démarré avec l'initialisation de deux tableaux à 1 dimension à l'aide de la fonction Array () de Numpy, prenant 1 valeurs de type de chaîne de colonne. Les tableaux ont été enregistrés aux variables A1 et A2. La fonction hstack () est appelée avec un objet Numpy «n» pour concaténer les tableaux A1 et A2 horizontalement et enregistrer le tableau résultant sur la variable A. Ce nouveau tableau A sera affiché sur l'écran de sortie Spyder 3 à l'aide de la fonction d'impression.

importer numpy comme n
A1 = n.Array ((«un», «deux», «trois»))
A2 = n.Array ((«quatre», «cinq», «six»))
A = n.hstack ((a1, a2))
Imprimer ("tableau horizontal:", a)

En exécutant le code nouvellement fabriqué de Python, nous avons l'affichage du tableau concaténé à fabrication horizontale à partir de deux tableaux à 1 dimension A1 et A2.

Exemple 04:

Voici le dernier exemple de cet article aujourd'hui. Nous avons commencé ce code avec l'importation de la bibliothèque Numpy. Après cela, nous avons déclaré et initialisé deux tableaux Numpy en trois dimensions en utilisant la fonction «tableau». Les deux tableaux sont de type de chaîne et enregistrés sur les variables A1 et A2. Voici la fonction hstack () prenant à la fois les tableaux tridimensionnels comme argument pour créer un seul tableau concaténé de Numpy et l'enregistrer dans la nouvelle variable A. Le réseau Numpy nouvellement empilé horizontalement a été publié à l'aide de la fonction print () sur l'écran de l'outil Python.

importer numpy comme n
A1 = n.Array ([['un'], [«deux»], [«trois»]])
A2 = n.Array ([[«quatre»], [«cinq»], [«six»]])
A = n.hstack ((a1, a2))
Print ("Array horizontal: \ n", a)

Après avoir exécuté ce code, nous avons obtenu le tableau empilé horizontalement en trois dimensions.

Conclusion:

Enfin! Nous avons implémenté tous les exemples liés à la fonction HSTACK () du package Numpy de Python. Nous avons fait de notre mieux pour montrer le fonctionnement de HSTACK () sur des tableaux numpy en 1 dimension, 2 dimensions et 3 dimensions. Nous sommes extrêmement motivés que nos utilisateurs trouvent cet article comme le bundle de toutes les choses nécessaires pour comprendre la concaténation horizontale en utilisant la fonction hstack ().