В этой статье блога мы углубимся в мощные функциональные возможности функции r_Numpy в Python. Функция r_позволяет удобно объединять и укладывать массивы, предоставляя различные методы для эффективного управления и объединения массивов. Мы рассмотрим несколько подходов на примерах кода, чтобы продемонстрировать универсальность этой функции.

Методы:

1. Базовая конкатенация:
   Пример кода:

   import numpy as np
   
   a = np.array([1, 2, 3])
   b = np.array([4, 5, 6])
   
   result = np.r_[a, b]
   print(result)

   Выход:

   [1 2 3 4 5 6]

   Описание. Функция r_объединяет массивы вдоль первой оси, в результате чего получается один массив.

2. Объединение фрагментов:
   Пример кода:

   import numpy as np
   
   a = np.array([1, 2, 3])
   b = np.array([4, 5, 6])
   c = np.array([7, 8, 9])
   
   result = np.r_[a[:2], b, c[1:]]
   print(result)

   Выход:

   [1 2 4 5 6 8 9]

   Описание. Используя нотацию срезов, вы можете объединять определенные разделы массивов вместе.

3. Стекирование массивов:
   Пример кода:

   import numpy as np
   
   a = np.array([1, 2, 3])
   b = np.array([4, 5, 6])
   
   result = np.r_['0,2,0', a, b]
   print(result)

   Выход:

   [[1 2 3]
   [4 5 6]]

   Описание: Функция r_может укладывать массивы вертикально или горизонтально в зависимости от заданных параметров. Здесь мы располагаем массивы вертикально.

4. Стекирование многомерного массива:
   Пример кода:

   import numpy as np
   
   a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
   b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
   
   result = np.r_['0,2,1', a, b]
   print(result)

   Выход:

   [[1 2 5 6]
   [3 4 7 8]]

   Описание: Функция r_может складывать многомерные массивы по разным осям. Здесь мы располагаем массивы горизонтально.