Trong hướng dẫn về trăn này, chúng ta sẽ thảo luận về các mảng nối trong Python và chúng tôi cũng sẽ đề cập đến các chủ đề bên dưới
- Cách nối mảng trong python
- Python nối mảng trong danh sách
- Python nối các mảng theo chiều ngang
- Python nối mảng theo chiều dọc
- Python nối mảng thành ma trận
- Python nối các mảng trong một vòng lặp
- Python nối các mảng có kích thước khác nhau
- Python nối mảng numpy
- Python nối các mảng chuỗi
- Python nối mảng theo cột
- Python nối mảng của mảng
- cách nối hai mảng 1d trong python
- Nối các mảng python mà không có numpy
- Nối hai mảng python
- Python nối nhiều mảng
- Python nối 3 mảng
- Python nối các mảng dọc theo một trục
- Nối python mảng 2 chiều
- Python nối các mảng hai byte
- Python nối hai mảng kích thước khác nhau
- Python nối các mảng có độ dài không bằng nhau
Mục lục
Cách nối mảng trong python
Chúng ta có thể sử dụng numpy. concatenate[] để nối nhiều mảng có nhiều mảng
Thí dụ
import numpy as test
a = test.arange[5,9]
b = test.arange[2,4]
c= test.arange[6,8]
test.concatenate[[a,b,c]]Rất tiếc, sau khi thực thi đoạn mã trên, tôi gặp lỗi bên dưới
ModuleNotFoundLỗi. Không có mô-đun nào có tên 'numpy'
Xem đầu ra bên dưới
Vì vậy để khắc phục lỗi trên bạn cần cài đặt ‘numpy’ bằng lệnh pip install numpy
Để chạy lệnh trên, bạn cần mở dấu nhắc lệnh [Chế độ chạy với tư cách quản trị viên] và đi đến đường dẫn đã cài đặt python rồi chạy lệnh trên
Xem bên dưới
Bây giờ sau khi cài đặt numpy, bạn có thể chạy đoạn mã trên để nối cả hai mảng
Bạn có thể thích chương trình Python để in phần tử trong một mảng
Python nối mảng trong danh sách
Ở đây, chúng ta có thể xem cách nối các mảng trong danh sách trong python
- Trong ví dụ này, tôi đã lấy hai mảng là mảng1 và mảng2. Để nối trong danh sách, tôi đã tạo một biến gọi là danh sách. Toán tử “+” được sử dụng để nối
- Để chuyển đổi giá trị thành chuỗi, tôi đã sử dụng phương thức str[]
Thí dụ
array1 = [1,3,5,7]
array2= [2,4,6,8]
list= array1 + array2
print ["list = " + str[list]]Trong ảnh chụp màn hình bên dưới, chúng ta có thể thấy mảng được nối trong danh sách
Python nối các mảng theo chiều ngang
Ở đây, chúng ta có thể thấy các mảng nối theo chiều ngang trong python
- Trong ví dụ này, tôi đã nhập một mô-đun có tên numpy là np
- Mình lấy 2 mảng là Even_array và Odd_array, để truyền vào các phần tử của mảng np. mảng được sử dụng
- Để nối các mảng theo chiều ngang, tôi đã sử dụng np. hstack. Hstack được sử dụng để xếp dãy theo chiều ngang của mảng
Thí dụ
import numpy as np
Even_array = np.array[[2,4,6,8]]
Odd_array = np.array[[1,3,5,7]]
Horizontal_array = np.hstack[[Even_array, Odd_array]]
print[Horizontal_array]Chúng ta có thể thấy mảng ở định dạng ngang là đầu ra. Bạn có thể tham khảo ảnh chụp màn hình bên dưới để biết đầu ra
Python nối mảng theo chiều dọc
- Trong ví dụ này, tôi đã nhập một mô-đun có tên numpy là np
- Tôi đã lấy hai mảng là Even_array và Odd_array, và để truyền các phần tử của mảng np. mảng được sử dụng
- Để nối các mảng theo chiều dọc, tôi đã sử dụng np. vstack. vstack dùng để xếp dãy dãy theo chiều dọc
Thí dụ
import numpy as np
Even_array = np.array[[2,4,6,8]]
Odd_array = np.array[[1,3,5,7]]
Vertical_array = np.vstack[[Even_array, Odd_array]]
print[Vertical_array]Chúng ta có thể thấy mảng ở định dạng dọc là đầu ra. Bạn có thể tham khảo ảnh chụp màn hình bên dưới để biết đầu ra
Python nối mảng thành ma trận
Ở đây, chúng ta có thể thấy các mảng nối thành ma trận trong python
- Trong ví dụ này, tôi đã nhập một mô-đun có tên numpy là np và lấy hai mảng là mảng1 và mảng2
- các np. mảng được sử dụng để truyền các phần tử của mảng
- Để nối các mảng np. nối được sử dụng, ở đây trục = 0, đại diện cho các hàng để mảng được nối bên dưới hàng
- Để có được đầu ra, tôi đã sử dụng print[matrix]
Thí dụ
import numpy as np
array1 = np.array[[[1, 2], [3, 4]]]
array2 = np.array[[[5, 6],[7,8]]]
matrix = np.concatenate[[array1, array2], axis=0]
print[matrix]Ảnh chụp màn hình bên dưới hiển thị mảng ở định dạng ma trận làm đầu ra. Bạn có thể tham khảo ảnh chụp màn hình bên dưới để biết đầu ra
Python nối các mảng trong một vòng lặp
Ở đây, chúng ta có thể thấy các mảng nối trong một vòng lặp trong python
- Trong ví dụ này, tôi đã lấy hai mảng là trái cây và sô cô la. Để nối mảng vòng lặp for được sử dụng như đối với các mục trong sô cô la
- Để nối các món sô cô la vào trái cây, tôi đã sử dụng trái cây. nối thêm []
- Để có được đầu ra, tôi đã sử dụng print[fruits]
Thí dụ
fruits= ['mango','apple']
chocolate = ['dairymilk','milkybar']
for item in chocolate:
fruits.append[item]
print[fruits]Ở đây, chúng ta có thể thấy rằng hai mảng được nối thành đầu ra. Bạn có thể tham khảo ảnh chụp màn hình bên dưới để biết đầu ra
Python nối các mảng có kích thước khác nhau
Bây giờ, chúng ta có thể xem cách nối các mảng có kích thước khác nhau trong python
- Trong ví dụ này, tôi đã nhập một mô-đun có tên numpy là np
- Tôi đã lấy hai mảng như mảng1 và mảng2. các np. arange được sử dụng để tạo mảng của phạm vi đã cho
- Ở đây, np. arange[8] là phạm vi đã cho và một mảng khác có phạm vi np. arange[2] được đưa ra
- Để nối mảng có hai chiều khác nhau. các np. column_stack[[array1, array2]] được sử dụng
- Để có được đầu ra, tôi đã sử dụng print[array1]
Thí dụ
import numpy as np
array1 = np.arange[8].reshape[2,4]
array2 = np.arange[2]
array1 = np.column_stack[[array1, array2]]
print[array1]Ở đây, hai mảng kích thước khác nhau được nối thành đầu ra. Ảnh chụp màn hình bên dưới hiển thị đầu ra
Python nối mảng numpy
Bây giờ, chúng ta có thể thấy các mảng nối liền nhau trong python
- Trong ví dụ này, tôi đã nhập một mô-đun có tên numpy là np. Numpy là thư viện dùng để làm việc với mảng
- các np. mảng được sử dụng để truyền phần tử của mảng. Để nối mảng, tôi đã sử dụng np. nối []
- Để có được đầu ra, tôi đã sử dụng print[array]
Thí dụ
import numpy as np
array1 = np.array[[2,4,6]]
array2 = np.array[[1,3,5]]
array = np.concatenate[[array1, array2]]
print[array]Ảnh chụp màn hình bên dưới hiển thị đầu ra
Python nối các mảng chuỗi
Ở đây, chúng ta có thể thấy các mảng chuỗi được nối trong python
- Trong ví dụ này, tôi đã nhập một mô-đun có tên numpy là np. Tôi đã lấy hai mảng là mảng1 và mảng2. các np. mảng được sử dụng để chuyển các mục trong mảng
- Vì chúng ta đang sử dụng chuỗi trong mảng np. than. add[array1, array2] được sử dụng
- Để có được đầu ra, tôi đã sử dụng print[string]
Thí dụ
________số 8_______Chúng ta có thể xem mảng chuỗi được nối là đầu ra. Bạn có thể tham khảo ảnh chụp màn hình bên dưới
Python nối mảng theo cột
Ở đây, chúng ta có thể thấy các mảng nối theo cột trong python
- Trong ví dụ này, tôi đã nhập một mô-đun có tên numpy là np. Tôi đã lấy hai mảng là mảng1 và mảng2 và để mảng được nối theo định dạng cột
- Tôi đã sử dụng np. cột_stack. các np. coloumn_stack lấy chuỗi của mảng 1-d và xếp chúng vào cột
- Để có được đầu ra, tôi đã sử dụng print[array]
Thí dụ
import numpy as np
array1 = np.array[[0, 1, 3]]
array2 = np.array[[2, 1, 4]]
array = np.column_stack[[array1,array2]]
print[array]Ảnh chụp màn hình bên dưới hiển thị đầu ra dưới dạng mảng được nối ở định dạng cột
Python nối mảng của mảng
Ở đây, chúng ta có thể thấy các mảng nối các mảng trong python
- Trong ví dụ này, tôi đã nhập một mô-đun có tên numpy là np
- Để tạo mảng của các phạm vi đã cho, tôi đã sử dụng np. sắp xếp[5]. Ở đây, 5 là phạm vi đã cho
- Hàm print[a] được sử dụng để kiểm tra mảng đã tạo và np. nối [a, a] để nối mảng của mảng và axis=0 được lấy ở đây để nối mảng theo hàng
- Để có được đầu ra print[b] được sử dụng
Thí dụ
array1 = [1,3,5,7]
array2= [2,4,6,8]
list= array1 + array2
print ["list = " + str[list]]Mảng nối được nhìn thấy trong đầu ra. Bạn có thể tham khảo ảnh chụp màn hình bên dưới để biết đầu ra
Cách nối hai mảng 1d trong python
Ở đây, chúng ta có thể xem cách nối hai mảng 1d trong python
- Trong ví dụ này, tôi đã lấy hai mảng một chiều như mảng1 và mảng2
- Để nối mảng + toán tử được sử dụng như array = array1+array2
- Để có được đầu ra, tôi đã sử dụng print[array]
Thí dụ
array1 = [1,3,5,7]
array2= [2,4,6,8]
list= array1 + array2
print ["list = " + str[list]]Chúng ta có thể xem chuỗi được nối là đầu ra. Bạn có thể tham khảo ảnh chụp màn hình bên dưới để biết đầu ra
Nối các mảng python mà không có numpy
Ở đây, chúng ta có thể thấy các mảng python nối mà không có numpy trong python
- Trong ví dụ này, tôi lấy hai mảng là trái cây và sô cô la
- Để nối mảng '+' toán tử được sử dụng như mảng = trái cây+sô cô la
- Để có được đầu ra, tôi đã sử dụng print[array]
Thí dụ
array1 = [1,3,5,7]
array2= [2,4,6,8]
list= array1 + array2
print ["list = " + str[list]]Ảnh chụp màn hình bên dưới hiển thị mảng được nối làm đầu ra. Bạn có thể tham khảo ảnh chụp màn hình bên dưới để biết đầu ra
Nối hai mảng python
Ở đây, chúng ta có thể thấy nối hai mảng trong python
- Trong ví dụ này, tôi đã lấy hai mảng là mảng1 và mảng2. Để nối mảng, vòng lặp for được sử dụng như đối với các phần tử trong mảng 2
- Để nối các mục của mảng2 vào mảng1, tôi đã sử dụng mảng1. nối thêm [mục]
- Để có được đầu ra, tôi đã sử dụng print[array1]
Thí dụ
array1 = [1,3,5,7]
array2= [2,4,6,8]
list= array1 + array2
print ["list = " + str[list]]Ảnh chụp màn hình bên dưới hiển thị đầu ra của hai mảng được nối
Python nối nhiều mảng
Ở đây, chúng ta có thể xem cách nối nhiều mảng trong python
- Trong ví dụ này, tôi đã lấy nhiều mảng là mảng1, mảng2, mảng3, mảng4. Để nối tất cả các mảng, toán tử “+” được sử dụng
- Tôi đã sử dụng print[array] để lấy đầu ra
Thí dụ
array1 = [1,3,5,7]
array2= [2,4,6,8]
list= array1 + array2
print ["list = " + str[list]]Ảnh chụp màn hình bên dưới hiển thị mảng được nối làm đầu ra
Python nối 3 mảng
Ở đây, chúng ta có thể xem cách nối 3 mảng trong python
- Trong ví dụ này, tôi đã nhập một mô-đun có tên numpy là np. Tôi có ba mảng là mảng1, mảng2, mảng3
- Để nối các mảng, tôi đã sử dụng np. nối [mảng1,mảng2,mảng3]
- axis=0 đại diện cho hàng và axis=1 đại diện cho cột
- Tôi đã sử dụng print[array] để lấy đầu ra
Thí dụ
array1 = [1,3,5,7]
array2= [2,4,6,8]
list= array1 + array2
print ["list = " + str[list]]Ảnh chụp màn hình bên dưới hiển thị đầu ra
Đây là cách chúng ta có thể nối 3 mảng trong Python
Python nối các mảng dọc theo một trục
Bây giờ, chúng ta có thể xem cách nối các mảng dọc theo một trục trong python
- Trong ví dụ này, tôi đã nhập một mô-đun có tên numpy là np. Tôi đã lấy hai mảng là mảng1, mảng2
- Để nối các mảng dọc theo một trục, tôi đã lấy np. ngăn xếp [[mảng1, mảng2], trục = 0] cho trục0
- Đối với axis1, tôi đã sử dụng np. ngăn xếp [[mảng1, mảng2], trục = 1
- axis=0 đại diện cho hàng và axis=1 đại diện cho cột
Thí dụ
array1 = [1,3,5,7]
array2= [2,4,6,8]
list= array1 + array2
print ["list = " + str[list]]Mảng được nối dọc theo trục. Ảnh chụp màn hình bên dưới hiển thị đầu ra
Mảng 2 chiều Python nối
Sau đây, chúng ta có thể xem cách nối mảng 2 chiều trong python
- Trong ví dụ này, tôi đã nhập một mô-đun có tên numpy là np
- Để tạo mảng 2 chiều, tôi đã sử dụng np. sắp xếp [2,11]. định hình lại [3,3]
- Để in mảng đã tạo, tôi đã sử dụng print[array1], print[array2]
- các np. concatenate [[array1,array2],axis=1] được sử dụng để nối mảng
- axis=0 đại diện cho hàng và axis=1 đại diện cho cột
Thí dụ
array1 = [1,3,5,7]
array2= [2,4,6,8]
list= array1 + array2
print ["list = " + str[list]]Mảng 2 chiều được nối làm đầu ra. Bạn có thể tham khảo ảnh chụp màn hình bên dưới để biết đầu ra
Đây là cách nối mảng 2 chiều trong Python
Python nối các mảng hai byte
Ở đây, chúng ta có thể xem cách nối các mảng hai byte trong python
- Trong ví dụ này, tôi lấy mảng hai byte là byte1, byt2
- Để nối các mảng hai byte, tôi đã sử dụng. tham gia [[bytearray [10], bytearray [5]]]
- Để có được đầu ra, tôi đã sử dụng print[a]
Thí dụ
array1 = [1,3,5,7]
array2= [2,4,6,8]
list= array1 + array2
print ["list = " + str[list]]Chúng ta có thể thấy rằng bytearray được nối thành đầu ra. Ảnh chụp màn hình bên dưới hiển thị đầu ra
Đây là cách nối các mảng hai byte trong Python
Python nối hai mảng kích thước khác nhau
Ở đây, chúng ta có thể xem cách nối hai mảng kích thước khác nhau trong python
- Trong ví dụ này, tôi đã lấy các mảng có ba kích cỡ khác nhau. Tôi đã sử dụng “+” để nối mảng
- print[array] được sử dụng để lấy đầu ra
Thí dụ
array1 = [1,3,5,7]
array2= [2,4,6,8]
list= array1 + array2
print ["list = " + str[list]]Bạn có thể tham khảo ảnh chụp màn hình bên dưới để biết đầu ra
Đây là cách nối hai mảng kích thước khác nhau trong Python
Python nối các mảng có độ dài không bằng nhau
Bây giờ, chúng ta có thể xem cách nối các mảng có độ dài không bằng nhau trong python
- Trong ví dụ này, tôi đã nhập một mô-đun có tên là numpy dưới dạng np, tôi đã sử dụng np. số không, np. cái để tạo mảng có độ dài không bằng nhau
- các np. append được sử dụng để nối các mảng có độ dài không bằng nhau
- print[array] được sử dụng để lấy đầu ra
Thí dụ
import numpy as np
Even_array = np.array[[2,4,6,8]]
Odd_array = np.array[[1,3,5,7]]
Horizontal_array = np.hstack[[Even_array, Odd_array]]
print[Horizontal_array]Chúng ta có thể thấy rằng các số 0 và 1 được nối thành đầu ra. Bạn có thể tham khảo ảnh chụp màn hình bên dưới để biết đầu ra
Đây là cách chúng ta có thể nối các mảng có độ dài không bằng nhau trong Python
Bạn có thể thích các hướng dẫn Python sau đây
- Lập chỉ mục và cắt trong Python
- Kéo và thả Python Tkinter
- Giao điểm Python của các tập hợp
- Ví dụ về Python đọc từng dòng tệp
Trong hướng dẫn này, chúng ta đã tìm hiểu về mảng nối trong Python, đồng thời, chúng ta cũng đã đề cập đến các chủ đề này
- Cách nối mảng trong python
- Python nối mảng trong danh sách
- Python nối các mảng theo chiều ngang
- Python nối mảng theo chiều dọc
- Python nối mảng thành ma trận
- Python nối các mảng trong một vòng lặp
- Python nối các mảng có kích thước khác nhau
- Python nối mảng numpy
- Python nối các mảng chuỗi
- Python nối mảng theo cột
- Python nối mảng của mảng
- cách nối hai mảng 1d trong python
- Nối các mảng python mà không có numpy
- Nối hai mảng python
- Python nối nhiều mảng
- Python nối 3 mảng
- Python nối các mảng dọc theo một trục
- Nối python mảng 2 chiều
- Python nối các mảng hai byte
- Python nối hai mảng kích thước khác nhau
- Python nối các mảng có độ dài không bằng nhau
Bijay Kumar
Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất ở Hoa Kỳ. Tôi đã làm việc với Python trong một thời gian dài và tôi có kinh nghiệm làm việc với nhiều thư viện khác nhau trên Tkinter, Pandas, NumPy, Turtle, Django, Matplotlib, Tensorflow, Scipy, Scikit-Learn, v.v… Tôi có kinh nghiệm làm việc với nhiều khách hàng khác nhau . Kiểm tra hồ sơ của tôi