Conexión de array de NumPy

Las funciones más comunes para conectar arrays son las siguientes:

Conectar arrays a lo largo de un eje (numpy.concatenate)

La conexión significa poner el contenido de dos o más arrays en un solo array.
En SQL, conectamos tablas basándonos en la clave, mientras que en NumPy, conectamos arrays a lo largo de un eje.

La función numpy.concatenate se utiliza para conectar dos o más arrays de la misma forma a lo largo de un eje especificado, con el siguiente formato:

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis)

Descripción de los parámetros:

a1, a2, ...: arrays de tipo similaraxis: el eje a lo largo del cual se conectan los arrays, el valor predeterminado es 0

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]]]
print('Primer array:')
print(a)
print('\n')
b = np.array([5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]]]
print('Segundo array:')
print(b)
print('\n')
　# Las dimensiones de dos arrays son iguales
print ('A lo largo del eje 0, conectar dos arrays:')
print (np.concatenate((a,b)))
print('\n')
print ('A lo largo del eje　1　Conectar dos arrays:')
print (np.concatenate((a,b),axis =　1))

El resultado de la salida es:

[[　5　6　7　8　9]
[　7　8　9　10　11]]
Conectar dos arrays a lo largo del eje 0:
[[　1　2　3　4　5]
[　3　4　5　6　7]
[　5　6　7　8　9]
[　7　8　9　10　11]]
A lo largo del eje　1　Conectar dos arrays:
[[　1　2　3　4　5　5　6　7　8　9]
[　3　4　5　6　7　7　8　9　10　11]]

Conectar arrays utilizando la función de apilamiento (numpy.stack)

La función numpy.stack se utiliza para conectar una secuencia de arrays a lo largo de un nuevo eje, con el siguiente formato:

numpy.stack(arrays, axis)

Descripción de los parámetros:

secuencia de arrays con la misma formaaxis: devuelve el eje en el que se apilan los arrays, la entrada del array se apila a lo largo de él

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]]]
print('Primer array:')
print(a)
print('\n')
b = np.array([5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]]]
print('Segundo array:')
print(b)
print('\n')
print ('A lo largo del eje 0, apilar dos matrices:')
print (np.stack((a,b),0))
print('\n')
print ('A lo largo del eje　1　apilar dos matrices:')
print (np.stack((a,b),1))

El resultado de la salida es el siguiente:

Primer array:
[[1　2　3　4　5]
[3　4　5　6　7]]
Segundo array:
[[　5　6　7　8　9]
[　7　8　9　10　11]]
Apilar dos arrays a lo largo del eje 0:
[[[　1　2　3　4　5]
[　3　4　5　6　7]]
[[　5　6　7　8　9]
[　7　8　9　10　11]]]
A lo largo del eje　1　Apilar dos arrays:
[[[　1　2　3　4　5]
[　5　6　7　8　9]]
[[　3　4　5　6　7]
[　7　8　9　10　11]]]

Apilamiento de arrays en filas (numpy.hstack)

numpy.hstack es una variante de la función numpy.stack, que genera un array a través de apilamiento horizontal.

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]]]
print('Primer array:')
print(a)
print('\n')
b = np.array([5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]]]
print('Segundo array:')
print(b)
print('\n')
print('Apilamiento horizontal:')
c = np.hstack((a, b))
print(c)
print('\n')

El resultado de la salida es el siguiente:

Primer array:
[[1　2　3　4　5]
　[3　4　5　6　7]]
Segundo array:
[[　5　6　7　8　9]
　[　7　8　9　10　11]]
Apilamiento horizontal:
[[　1　2　3　4　5　5　6　7　8　9]
　[　3　4　5　6　7　7　8　9　10　11]]

Apilamiento de arrays en columnas (numpy.vstack)

numpy.vstack es una variante de la función numpy.stack, que genera un array a través de apilamiento vertical.

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]]]
print('Primer array:')
print(a)
print('\n')
b = np.array([5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]]]
print('Segundo array:')
print(b)
print('\n')
print('Apilamiento vertical:')
c = np.vstack((a, b))
print(c)

El resultado de la salida es:

Primer array:
[[1　2　3　4　5]
　[3　4　5　6　7]]
Segundo array:
[[　5　6　7　8　9]
　[　7　8　9　10　11]]
Apilamiento vertical:
[[　1　2　3　4　5]
　[　3　4　5　6　7]
　[　5　6　7　8　9]
　[　7　8　9　10　11]]

Apilamiento en altura (numpy.dstack)

NumPy proporciona una función auxiliar: dstack() apila en altura, que es igual a la profundidad.

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]]]
b = np.array([5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]]]
arr = np.dstack((a, b))
print(arr)

El resultado de la salida es:

[[[　1　5]
　　[　2　6]
　　[　3　7]
　　[　4　8]
　　[　5　9]]
　[[　3　7]
　　[　4　8]
　　[　5　9]
　　[　6　10]
　　[　7　11]]]