Usando la función add

Introducción

En este tutorial, revisaremos los pasos para usar la función add() de la biblioteca NumPy. La función add() puede concatenar los elementos de dos matrices. Sin embargo, requiere que ambas matrices tengan la misma forma.

Requisitos previos

Para seguir este tutorial, es necesario tener un conocimiento básico de Python y NumPy.

Consejos sobre la VM

Una vez finalizada la inicialización de la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de las operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos inmediatamente para usted.

Importar NumPy

El primer paso es importar la biblioteca NumPy.

import numpy as np

Crear matrices de entrada

A continuación, creemos dos matrices de entrada que podamos usar para probar la función add().

x1 = ['Hello', 'World']
x2 = ['NumPy', 'Tutorial']

Aplicar la función add()

Para concatenar los elementos de las dos matrices de entrada, podemos usar la función add() como se muestra a continuación.

result = np.char.add(x1, x2)

Imprimir el resultado

Imprimamos la matriz de cadenas concatenada que obtuvimos en el paso anterior.

print(result)

La salida será:

array(['HelloNumPy', 'WorldTutorial'], dtype='<U14')

Aplicar la función add() con matrices de un solo elemento

También podemos aplicar la función add() si ambas matrices tienen solo un elemento.

x1 = ['Hello']
x2 = ['LabEx!']
result = np.char.add(x1, x2)
print(result)

La salida será:

array(['HelloLabEx!'], dtype='<U18')

Aplicar la función add() con matrices de diferentes longitudes

Finalmente, veamos lo que hace la función add() cuando las matrices de entrada tienen longitudes diferentes.

x1 = ['Welcome', 'to', 'LabEx']
x2 = ['Best Place', 'Forlearning']
result = np.char.add(x1, x2)
print(result)

La salida será un ValueError:

ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape

Esto se debe a que las dos matrices tienen longitudes diferentes y no se pueden concatenar.

Resumen

En este tutorial, hemos aprendido cómo usar la función add() en NumPy para concatenar los elementos de dos matrices. También aprendimos que ambas matrices deben tener la misma forma para que la función funcione correctamente.