NumPy Arrays को कैसे संयोजित करें
पायथन में सरणियों के साथ काम करने के लिए NumPy एक उत्कृष्ट पुस्तकालय है। इसमें सभी आकारों के सरणियों को बनाने से लेकर हेरफेर करने तक सब कुछ शामिल है। यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि NumPy एक उपयोगिता के साथ आता है जिसका उपयोग आप सरणियों को जोड़ने के लिए कर सकते हैं।
numpy.concatenate() विधि दो या दो से अधिक सरणियों को एक ही सरणी में जोड़ती है।
इस गाइड में, हम बात करने जा रहे हैं कि NumPy सरणियाँ क्या हैं और आप उन्हें कैसे जोड़ सकते हैं। आरंभ करने में आपकी सहायता के लिए हम कुछ उदाहरणों के माध्यम से चलेंगे। चलिए शुरू करते हैं!
एक सरणी की संरचना
एक NumPy सरणी एक प्रकार की सरणी है जो NumPy लाइब्रेरी के साथ काम करती है। यह किसी भी अन्य सरणी की तरह दिखता है लेकिन यह एक ndarray ऑब्जेक्ट के अंदर संग्रहीत होता है:
array([1, 2, 3])
एक NumPy सरणी के साथ काम करने के लिए, हमें numpy लाइब्रेरी आयात करने की आवश्यकता है:
import numpy as np
हम दो सरणियों को जोड़ने जा रहे हैं। एक सरणी में 1 और 9 (समावेशी) के बीच की सभी संख्याएँ होंगी। दूसरी सरणी में 10 और 18 (समावेशी) के बीच की सभी संख्याएँ होंगी।
आइए arange() . का उपयोग करके इन सरणियों को बनाएं विधि:
first_array = np.arange(1, 10).reshape(3, 3) second_array = np.arange(10, 19).reshape(3, 3) print(first_array) print(second_array)
यह कोड दो सरणियाँ बनाता है। प्रत्येक सरणी एक 2d सरणी है। हमने reshape() . का उपयोग करके इन सरणियों को 2d बनाया है विधि जो प्रत्येक सरणी के लिए 3×3 ग्रिड बनाती है:
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[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] [[10 11 12] [13 14 15] [16 17 18]]
अब हमारे पास दो सरणियाँ हैं जिनके साथ हम काम कर सकते हैं! आइए उन्हें concatenate() . का उपयोग करके संयोजित करें ।
NumPy Concatenation
आप दो अक्षों पर एक सरणी को जोड़ सकते हैं:पंक्ति या स्तंभ द्वारा। यह concatenate() . का उपयोग करके पूरा किया जाता है तरीका। समवर्ती विधि 1d, 2d, 3d, 4d, और सरणियों को अधिक आयामों के साथ मर्ज कर सकती है।
पंक्ति द्वारा संयोजित करें
हम अपने दो सरणियों को पंक्ति से जोड़कर शुरू करेंगे। यह हमारे दो सरणियों में आइटम को पंक्ति से संरेखित करेगा और उन्हें एक सरणी में मर्ज करेगा:
final_array = np.concatenate((first_array, second_array)) print(final_array)
हमने concatenate() . के अंदर एक टपल निर्दिष्ट किया है समारोह। इस टपल में उन सरणियों की सूची है जिन्हें हम जोड़ना चाहते हैं। बिना किसी पैरामीटर के, concatenate() पंक्ति से जुड़ता है।
हमारा कोड लौटाता है:
[[ 1 2 3] [ 4 5 6] [ 7 8 9] [10 11 12] [13 14 15] [16 17 18]]
हमारी सरणियाँ पंक्तियों से जुड़ी हुई हैं।
कॉलम के अनुसार संयोजित करें
आप दो सरणियों को कॉलम द्वारा मर्ज करने के लिए कॉन्टेनेट विधि का उपयोग कर सकते हैं।
ऐसा करने के लिए, हमें एक नया पैरामीटर पेश करना होगा:अक्ष। डिफ़ॉल्ट रूप से, यह मान 0 है। यह x अक्ष, या पंक्ति अक्ष के संगत है। हम इस मान को ओवरराइड कर सकते हैं और इसे 1 पर सेट कर सकते हैं। यह हमारे दो सरणियों को कॉलम द्वारा मर्ज करेगा।
आइए हमारे दो सरणियों को कॉलम द्वारा संयोजित करें:
final_array = np.concatenate((first_array, second_array), axis=1) print(final_array)
हमारा कोड लगभग हमारे पिछले उदाहरण जैसा ही है। अंतर यह है कि हमने अक्ष =1 पैरामीटर निर्दिष्ट किया है। आइए देखें कि जब हम अपना कोड चलाते हैं तो क्या होता है:
[[ 1 2 3 10 11 12] [ 4 5 6 13 14 15] [ 7 8 9 16 17 18]]
हमारे सरणियों को कॉलम द्वारा मर्ज किया जाता है।
दो से अधिक सरणियों को जोड़ना
concatenate() विधि किसी भी संख्या में सरणियों को जोड़ सकती है। आइए क्षैतिज अक्ष पर तीन सरणियों को संयोजित करने का प्रयास करें। जिन सरणियों के साथ हम काम कर रहे हैं, उनमें सभी संख्याएँ हैं:
- 1 से 9 (समावेशी) ।
- 10 से 18 (समावेशी)।
- 19 से 27 (समावेशी) ।
आइए पायथन में हमारे सरणियों को परिभाषित करें:
first_array = np.arange(1, 10).reshape(3, 3) second_array = np.arange(10, 19).reshape(3, 3) third_array = np.arange(19, 28).reshape(3, 3)
अगला, हम उन्हें एक साथ मर्ज करने के लिए concatenate का उपयोग कर सकते हैं:
final_array = np.concatenate((first_array, second_array, third_array), axis=1) print(final_array)
हमने अपने तीन सरणियों को concatenate() . में एक टपल के रूप में निर्दिष्ट किया है तरीका। संयुक्त होने पर, ये सरणियाँ 1 और 27 के बीच की सभी संख्याओं के अनुरूप होती हैं।
आइए अपना कार्यक्रम चलाते हैं:
[[ 1 2 3 10 11 12 19 20 21] [ 4 5 6 13 14 15 22 23 24] [ 7 8 9 16 17 18 25 26 27]]
हमारे तीन सरणियों को अब वेरिएबल "फाइनल_एरे" को सौंपा गया है। हमने इस वेरिएबल को कंसोल पर प्रिंट किया है ताकि यह दिखाया जा सके कि हमारे सरणियों को सफलतापूर्वक मर्ज कर दिया गया है।
निष्कर्ष
NumPy concatenate() विधि दो या दो से अधिक NumPy सरणियों को जोड़ती है। डिफ़ॉल्ट रूप से लंबवत अक्ष पर सरणियों को जोड़ा जाता है। आप अक्ष =1 ध्वज का उपयोग करके क्षैतिज पहुंच पर सरणियों में शामिल हो सकते हैं।
आप vstack और hstack विधियों का उपयोग करके दो या अधिक 1d सरणियों को जोड़ सकते हैं। concatenate() इन विधियों की तुलना में अधिक कुशल है। concatenate() 2d, 3d, और उच्च आयाम सरणियों को जोड़ने का भी समर्थन करता है।
अब आप पायथन विशेषज्ञ की तरह NumPy सरणियों को जोड़ना शुरू करने के लिए तैयार हैं!