NumPy連結：ガイド

NumPy配列を連結する方法

NumPyは、Pythonで配列を操作するための優れたライブラリです。あらゆるサイズのアレイの作成から操作まで、すべてを網羅しています。 NumPyに、配列を連結するために使用できるユーティリティが付属しているのは当然のことです。

numpy.concatenate() メソッドは、2つ以上の配列を1つの配列に結合します。

このガイドでは、NumPyアレイとは何か、およびそれらを連結する方法について説明します。始めるのに役立ついくつかの例を見ていきます。始めましょう！

配列の構造

NumPy配列は、NumPyライブラリで機能する配列の一種です。他の配列と同じように見えますが、ndarrayオブジェクト内に格納されています：

array([1, 2, 3])

NumPy配列を操作するには、numpyライブラリをインポートする必要があります：

import numpy as np

2つのアレイを連結します。 1つの配列には、1から9までのすべての数値が含まれます。 2番目の配列には、10から18までのすべての数値が含まれます。

arange()を使用してこれらの配列を作成しましょう 方法：

first_array = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
second_array = np.arange(10, 19).reshape(3, 3)

print(first_array)
print(second_array)

このコードは2つの配列を作成します。各配列は2次元配列です。 reshape()を使用して、これらの配列を2dにしました。 配列ごとに3×3グリッドを作成するメソッド：

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[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
[[10 11 12]
 [13 14 15]
 [16 17 18]]

これで、作業できる2つのアレイができました。 concatenate()を使用してそれらを連結しましょう 。

NumPy連結

行ごとまたは列ごとの2つの軸で配列を連結できます。これは、concatenate()を使用して実行されます 方法。連結メソッドは、1d、2d、3d、4d、およびより多くの次元を持つ配列をマージできます。

行ごとに連結

2つの配列を行ごとに連結することから始めます。これにより、2つの配列の項目が行ごとに整列され、1つの配列にマージされます。

final_array = np.concatenate((first_array, second_array))
print(final_array)

concatenate()内にタプルを指定しました 関数。このタプルには、連結する配列のリストが含まれています。パラメータがない場合、concatenate() 行ごとに連結します。

私たちのコードは次を返します：

[[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]
 [13 14 15]
 [16 17 18]]

配列は行で連結されています。

列で連結

concatenateメソッドを使用して、2つの配列を列ごとにマージできます。

これを行うには、新しいパラメータaxisを導入する必要があります。デフォルトでは、この値は0です。これはx軸または行軸に対応します。この値をオーバーライドして1に設定できます。これにより、2つの配列が列ごとにマージされます。

2つの配列を列ごとに連結してみましょう：

final_array = np.concatenate((first_array, second_array), axis=1)
print(final_array)

私たちのコードは、最後の例とほとんど同じです。違いは、axis=1パラメーターを指定したことです。コードを実行するとどうなるか見てみましょう：

[[ 1  2  3 10 11 12]
 [ 4  5  6 13 14 15]
 [ 7  8  9 16 17 18]]

配列は列ごとにマージされます。

2つ以上のアレイを連結する

concatenate() メソッドは、任意の数の配列を連結できます。横軸に3つの配列を連結してみましょう。使用する配列には、次の範囲のすべての数値が含まれています。

• 1から9（両端を含む）。
• 10〜18（両端を含む）。
• 19から27（両端を含む）。

Pythonで配列を定義しましょう：

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)

次に、連結を使用してそれらをマージできます。

final_array = np.concatenate((first_array, second_array, third_array), axis=1)
print(final_array)

concatenate()で3つの配列をタプルとして指定しました 方法。組み合わせると、これらの配列は1から27までのすべての数値に対応します。

プログラムを実行してみましょう。

[[ 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]]

これで、3つの配列が変数「final_array」に割り当てられました。この変数をコンソールに出力して、アレイが正常にマージされたことを示しています。

結論

NumPy concatenate() メソッドは2つ以上のNumPy配列を結合します。配列はデフォルトで垂直軸で結合されます。 axis =1フラグを使用して、水平アクセスで配列を結合できます。

vstackメソッドとhstackメソッドを使用して、2つ以上の1d配列を連結できます。 concatenate() これらの方法よりも効率的です。 concatenate() 2次元、3次元、およびそれ以上の次元の配列の連結もサポートします。

これで、PythonエキスパートのようにNumPyアレイの連結を開始する準備が整いました！