NP.Append: Cara menggunakan fungsi numpy append () – Codewithaden

Numpy digunakan untuk bekerja dengan array. Objek array di numpy dipanggil ndarray . Kita dapat Buat ndarray numpy Objek menggunakan fungsi array (). Numpy.append () Metode menambahkan nilai di sepanjang sumbu yang disebutkan di akhir array.

Kamu harus Instal Numpy untuk tutorial ini. Juga, periksa Versi Numpy demikian juga.

NP.Append

Itu np.append () Fungsi digunakan untuk menggabungkan dua array Itu np.append () Fungsi mengembalikan array baru, dan array asli tetap tidak berubah. Fungsi append () digunakan untuk menambahkan satu array dengan yang lain, lalu mengembalikan array gabungan.

Di Python Numpy , terkadang, kita perlu menggabungkan dua array. Jadi untuk itu, kita harus menggunakan numpy.append () fungsi.

Sintaksis

numpy.append(array, values, axis = None) 

Parameter

Metode numpy.append () mengambil tiga argumen, mereka adalah:

  1. Himpunan: Ini bisa berupa objek array atau array yang akan ditambahkan dengan beberapa nilai.
  2. nilai : Ini adalah nilai yang ditambahkan dengan Himpunan.
  3. Sumbu : Ini menentukan sumbu array di mana nilainya ditambahkan. Terutama ada dua jenis sumbu:
    • Sumbu = 1 -> menunjukkan sumbu dari baris pertama
    • Sumbu = 0 -> menyarankan sumbu kolom pertama

Nilai pengembalian

Fungsi append () mengembalikan salinan array dengan nilai -nilai yang ditambahkan di akhir sesuai sumbu yang disebutkan.

Contoh Pemrograman

Program1: Bekerja dengan array 1D

# Importing numpy
import numpy as np

# We will create an 1D array

# this will create an array with values 0 to 5
arr1 = np.arange(6)
# Printing the array
print("The first array is: ", arr1)

# Creating a 2nd array
arr2 = np.arange(10, 16)
print("The second array is: ", arr2)

# Now we will append arr2 to arr1
# result will be copied to a new array
arr = np.append(arr1, arr2)

# Printing the new array
print("After append the new array is: ", arr)
 

Keluaran

The first array is:  [0 1 2 3 4 5]
The second array is:  [10 11 12 13 14 15]
After append the new array is:  [ 0  1  2  3  4  5 10 11 12 13 14 15] 

Dalam program ini, kita dapat melihat bahwa kita pertama kali membuat dua array dengan fungsi Arange (), yang membuat array dengan beberapa rentang nilai yang ditentukan. Setelah itu, kami masing -masing mencetak dua array ini.

Akhirnya, kami telah memanggil penambahan () fungsi, di mana kami telah menambahkan ARR2 ke ARR1. Kita dapat melihat di sini bahwa kita belum menentukan sumbu pada kasus ini; Ini karena array yang diberikan adalah array 1D. Sumbu didefinisikan dalam array multidimensi.

Program2: Bekerja dengan Array 2D

# Importing numpy
import numpy as np

# Creating a 2D array with shape 2x3
arr1 = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)])
print("The first array is:\n", arr1)

# Creating a second 2D array using arange function

# This will create a 2D array of shape 2x3 with values 10 to 15
arr2 = np.arange(10, 16).reshape(2, 3)
print("The second array is:\n", arr2)

# Now we will first append the array by axis 1
arr3 = np.append(arr1, arr2, axis=1)
print("After append by axis 1, new array is:\n", arr3)

# Now we will first append the array by axis 0
arr4 = np.append(arr1, arr2, axis=0)
print("After append by axis 0, new array is:\n", arr4)
 

Keluaran

The first array is:
 [[1 2 3]
 [4 5 6]]
The second array is:
 [[10 11 12]
 [13 14 15]]
After append by axis 1, new array is:
 [[ 1  2  3 10 11 12]
 [ 4  5  6 13 14 15]]
After append by axis 0, new array is:
 [[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [10 11 12]
 [13 14 15]]
 

Dalam program ini, kami telah membuat array menggunakan numpy araange () dan menyatakan dua array dengan bentuk 2 × 3 menggunakan dua cara berbeda. Kemudian kami memanggil fungsi append () untuk ditambahkan arr2 ke arr1 oleh Axis 1, yang berarti ini akan menambah Row1 dari arr1 dengan Row1 dari arr2 dan seterusnya.

Selanjutnya, kami telah menelepon lagi menambahkan() Fungsi untuk menambahkan ARR2 ke ARR1 dengan Axis = 0, yang berarti akan ditambahkan Kolom 1 dari arr1 dengan Kolom 1 dari arr2 dan seterusnya.

Akhirnya, kita dapat melihat output dari dua operasi ini.

Meratakan dua array di numpy

Oleh ” perataan” sebuah Himpunan , maksud kami mengambil multidimensional Himpunan dan mengubahnya menjadi dimensi “tunggal” biasa Himpunan

Lihat kode berikut.

# app.py

import numpy as np

arrA = np.array([[11, 21], [30, 46]])
arrB = np.array([[19, 21], [46, 21]])

# no axis provided, array elements will be flattened
arr_flat = np.append(arrA, arrB)

print(arr_flat)
 

Keluaran

python3 app.py
[11 21 30 46 19 21 46 21] 

Seperti yang dapat kita lihat, kami belum memberikan sumbu apa pun; Itulah mengapa itu meratakan array.

Menggabungkan dua array di sepanjang sumbu menggunakan np.append ()

Kami dapat menggabungkan dua array di sepanjang sumbu menggunakan fungsi numpy append (). Lihat kode berikut.

import numpy as np

arr_merge_axis0 = np.append([[11, 21], [29, 46]], [[19, 21], [37, 10]], axis=0)
print(f'Merged 2x2 Arrays along Axis-0:\n{arr_merge_axis0}')

arr_merge_axis1 = np.append([[11, 21], [29, 46]], [[19, 21], [37, 10]], axis=1)
print(f'Merged 2x2 Arrays along Axis-1:\n{arr_merge_axis1}')
 

Keluaran

python3 app.py
Merged 2x2 Arrays along Axis-0:
[[11 21]
 [29 46]
 [19 21]
 [37 10]]
Merged 2x2 Arrays along Axis-1:
[[11 21 19 21]
 [29 46 37 10]] 

Dari output, kita dapat memperoleh pernyataan berikut.

  1. Ketika array 2 × 2 digabungkan dengan sumbu x, ukuran array output adalah 4 × 2.
  2. Ketika array 2 × 2 digabungkan dengan sumbu y, ukuran array output adalah 2 × 4.

Python Numpy: Nilaieror

Mari kita lihat contoh di mana ValueError akan dinaikkan.

import numpy as np

arr = np.append([[11, 21]], [[10, 19, 46]], axis=0)
print(arr) 

Keluaran

python3 app.py
Traceback (most recent call last):
  File "app.py", line 3, in 
    arr = np.append([[11, 21]], [[10, 19, 46]], axis=0)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/numpy/lib/function_base.py", line 4689, in append
    return concatenate((arr, values), axis=axis)
ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly 

Bentuk array adalah 1 × 2 dan 2 × 3 . Jadi, bentuk Axis-1 berbeda; BernilaiArror dinaikkan.

Numpy Append vs Concatenate.

Numpy concatenate () Fungsi sedikit lebih cepat, dan menambahkan() meratakan array jika sumbu tidak ditentukan. NP.Append menggunakan np.concatenate. Lihat cuplikan berikut.

def append(arr, values, axis=None):
    arr = asanyarray(arr)
    if axis is None:
        if arr.ndim != 1:
            arr = arr.ravel()
        values = ravel(values)
        axis = arr.ndim-1
    return concatenate((arr, values), axis=axis) 

Fungsi append () menggunakan concatenate dalam implementasi yang mendasarinya.

Kesimpulan

Fungsi numpy append () menambahkan nilai di akhir array input. Operasi tambalan tidak ada di tempat, dan array baru dialokasikan. Satu hal yang perlu diperhatikan di sini adalah bahwa dimensi array input harus cocok; jika tidak, Nilaieror akan dibesarkan.

Lihat juga

Numpy delete ()

Insert numpy ()

Numpy Divide ()

Artikel ini berasal dari website Winpoin, dan kemudian diterjemahkan ke bahasa indonesia, baca artikel asli disini

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *