Использование функции add

Введение

В этом руководстве мы пройдем по шагам по использованию функции add() библиотеки NumPy. Функция add() может конкатенировать элементы двух массивов. Однако, для этого оба массива должны иметь одинаковую форму.

Предварительные условия

Для понимания этого руководства вам необходимо иметь базовое представление о Python и NumPy.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Проверка операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы столкнетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импортировать NumPy

Первым шагом является импорт библиотеки NumPy.

import numpy as np

Создать входные массивы

Далее, создадим два входных массива, которые мы можем использовать для тестирования функции add().

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

Применить функцию add()

Для конкатенации элементов двух входных массивов мы можем использовать функцию add(), как показано ниже.

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

Распечатать результат

Распечатайте массив строк, полученный на предыдущем шаге.

print(result)

Результат будет таким:

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

Применить функцию add() для массивов с одним элементом

Можем также применить функцию add(), если оба массива содержат только по одному элементу.

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

Результат будет таким:

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

Применить функцию add() для массивов с разной длиной

Наконец, посмотрим, что делает функция add(), когда входные массивы имеют разную длину.

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

Результат будет ошибкой ValueError:

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

Это происходит потому, что два массива имеют разную длину и не могут быть конкатенированы.

Резюме

В этом уроке мы узнали, как использовать функцию add() в NumPy для конкатенации элементов двух массивов. Мы также узнали, что оба массива должны иметь одинаковую форму, чтобы функция работала правильно.