Unir Matrices en NumPy

NumPy ofrece varias formas de unir o apilar matrices. Esto es útil cuando necesitas combinar datos de diferentes fuentes o realizar operaciones específicas en tus matrices.

Apilado a lo largo de Filas (Verticalmente)

Puedes usar la función vstack para apilar matrices verticalmente, es decir, a lo largo de las filas. Asegúrate de que las matrices tengan el mismo número de columnas.

import numpy as np

# Crear dos matrices
matrix1 = np.array([[1, 2],
                    [3, 4]])

matrix2 = np.array([[5, 6],
                    [7, 8]])

# Apilar verticalmente
result = np.vstack((matrix1, matrix2))

Apilado a lo largo de Columnas (Horizontalmente)

Puedes usar la función hstack para apilar matrices horizontalmente, es decir, a lo largo de las columnas. Asegúrate de que las matrices tengan el mismo número de filas.

import numpy as np

# Crear dos matrices
matrix1 = np.array([[1, 2],
                    [3, 4]])

matrix2 = np.array([[5, 6],
                    [7, 8]])

# Apilar horizontalmente
result = np.hstack((matrix1, matrix2))

print("Matriz 1:")
print(matrix1)

print("Matriz 2:")
print(matrix2)

print("Apilado Horizontal:")
print(result)

Apilado a lo largo de la Altura (Profundidad)

Si tienes matrices tridimensionales y deseas apilarlas a lo largo de la altura (profundidad), puedes usar la función dstack.

import numpy as np

# Crear dos matrices tridimensionales
matrix1 = np.array([[[1, 2],
                     [3, 4]],
                    [[5, 6],
                     [7, 8]]])

matrix2 = np.array([[[9, 10],
                     [11, 12]],
                    [[13, 14],
                     [15, 16]]])

# Apilar a lo largo de la altura
result = np.dstack((matrix1, matrix2))

print("Matriz 1:")
print(matrix1)

print("Matriz 2:")
print(matrix2)

print("Apilado a lo largo de la Altura:")
print(result)

Estas son algunas de las formas más comunes de unir matrices en NumPy. Puedes elegir la función adecuada según tus necesidades y las dimensiones de las matrices que estás trabajando.

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