Añadir a la matriz Numpy

Numpy es una biblioteca/módulo de Python utilizado en la programación de Python para realizar cálculos científicos. Esta lección le enseñará cómo ejecutar varias operaciones en matrices numpy. Numpy tiene un objeto de matriz multidimensional, así como matrices derivadas como matrices enmascaradas y matrices multidimensionales enmascaradas. El método Numpy Append () en Python se usa para unir dos matrices juntas. Esta función crea una nueva matriz mientras deja solo la matriz original.

La sintaxis es numpy.append (arr, valores, eje = ninguno). El parámetro 'ARR', en este caso, puede ser un objeto similar a una matriz o tal vez una matriz Numpy. Se agrega una copia de esta matriz con los valores. Los valores son objetos similares a la matriz agregados a los componentes "ARR" al final. El eje determina a qué valores del eje se unen. Ambas matrices se aplanan si no se especifica el eje.

Podemos utilizar el objeto "nDarray" proporcionado por el módulo Numpy para ejecutar operaciones en una matriz de cualquier dimensión. El ndArray es una matriz n-dimensional en la que n puede ser cualquier número. Como resultado, las matrices numpy pueden ser de cualquier tamaño. En comparación con las listas de Python, Numpy tiene muchas ventajas. Las matrices numpy se pueden usar para llevar a cabo operaciones de alto rendimiento como miembros de la matriz de clasificación, operaciones matemáticas y lógicas, funciones de entrada/salida y cálculos de álgebra estadística y lineal. En esta publicación, veremos cómo usar las funciones append (), concatenate () e insert () para agregar o agregar un solo elemento a una matriz Numpy. Empecemos.

Ejemplo 1

En este ejemplo, usaremos append para agregar un elemento a la matriz Numpy. El módulo Numpy en Python tiene una función llamada Numpy.append () que le permite agregar un elemento a una matriz numpy. La función add () puede tomar una matriz numpy y un valor único como parámetros. Devuelve una copia de la matriz aprobada con el valor proporcionado adjunto en lugar de modificar la matriz existente. Considere el código a continuación como ejemplo. Después de importar Numpy, creamos una matriz Numpy Integer. El numpy.La función append () se utiliza para adjuntar un elemento al final de una matriz numpy. Finalmente, imprimimos las matrices originales y actualizadas.

importar numpy como np
myarr = np.Array ([22, 3, 4, 7, 1])
n_arr = np.APECT (Myarr, 5)
imprimir ('La matriz recién creada es:', n_arr)
Imprimir ('La matriz original es:', Myarr)

Puedes ver la matriz nueva y original en la captura de pantalla adjunta. La función append () copió la matriz, luego agregó el número 5 a su final antes de devolverla.

Ejemplo 2

Usaremos el método concatenate para agregar el elemento a la matriz Numpy. Numpy.concatenate () es un método en el módulo Numpy de Python que se une a dos o más matrices. Eso nos permite agregar un solo elemento a una matriz numpy. Sin embargo, debemos encapsular el elemento único en una estructura de datos de secuencia, como una lista, y alimentar la función concatenate () una tupla de matriz y lista. Por ejemplo, eche un vistazo a este código.

Como puede ver en la tercera línea de código, puede agregar un elemento al final de una matriz Numpy. Creó una nueva matriz con entradas de las secuencias de lista de matriz más. No cambió la matriz original, sino que devolvió una nueva matriz con todos los contenidos de la matriz Numpy original más un solo valor agregado al final.

importar numpy como np
myarr = np.Array ([22, 3, 4, 7, 1])
n_arr = np.concatenate ((myarr, [5]))
imprimir ('La matriz recién creada es:', n_arr)
Imprimir ('La matriz original es:', Myarr)

La captura de pantalla adjunta muestra las matrices originales y recién creadas.

Ejemplo 3

El método Insert () en Numpy también puede insertar un elemento o columna. La diferencia entre los métodos insert () y append () es que la función Insert () nos permite especificar el índice al que deseamos agregar un elemento, mientras que el método append () agrega un valor al final de la matriz. Considere el siguiente escenario. Aquí puede ver que la función insert () se llamó con tres argumentos: una matriz numpy, un punto de índice y un valor a agregar. Generó una copia de Myarr con el valor de la posición de índice especificada agregada. Seleccionamos el tamaño de la matriz como posición del índice ya que esperábamos agregar el elemento al final de la matriz. Como resultado, el valor se agregó al final de la matriz. Es importante tener en cuenta que no cambió la matriz original; En cambio, devolvió una copia de Myarr con el valor suministrado adjunto en el índice especificado, yo.mi., Al final de la matriz.

importar numpy como np
myarr = np.Array ([22, 3, 4, 7, 1])
n_arr = np.Insertar (Myarr, 1, 90)
imprimir ('La matriz recién creada es:', n_arr)
Imprimir ('La matriz original es:', Myarr)

Aquí puedes ver la matriz recién creada y original.

Conclusión

Una matriz numpy es una tupla de enteros no negativos e indexa una cuadrícula de elementos de todos los mismos tipos. La clasificación de la matriz es el número de dimensiones; La forma es una tupla de números que representan el tamaño y la dimensión de la matriz. En esta publicación, cubrimos tres métodos distintos para agregar un solo elemento al final de una matriz numpy. Trabajar con matrices numpy es sencillo, como hemos mostrado. Al trabajar con la mayoría de los marcos de aprendizaje automático, las matrices numpy son importantes. Como resultado, Numpy podría considerarse la puerta de entrada a la inteligencia artificial.