• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Concatenar vectores en Julia

diciembre 1, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

Al trabajar con vectores es habitual tener que combinarlos. Veamos las opciones que tenemos para concatenar vectores en Julia.

Concatenar vectores con las funciones vcat() y hcat()

Las funciones estándar para concatenar el contenido de diferentes estructuras de datos en Julia son vcat(), para combinar conjuntos de datos en vertical o por filas, y hcat(), para cuando se desea combinar en horizontal o por columnas. Funciones que también sirven para concatenar DataFrames. Así para concatenar vectores en Julia se debería usar la función vcat() con los vectores a concatenar como parámetros

julia> var1 = [1, 2, 3];

julia> var2 = [4, 5, 6];

julia> vcat(var1, var2)
6-element Vector{Int64}:
 1
 2
 3
 4
 5
 6

En el caso de que se usase la función hcat() no se obtendría un vector, sino una matriz. Ya que los vectores de Julia son verticales por defecto.

julia> hcat(var1, var2)
3×2 Matrix{Int64}:
 1  4
 2  5
 3  6

Solamente se debería usar hcat() cuando el vector ha sido transpuesto previamente.

Concatenar con la función cat()

La función cat() es una generalización de vcat() y hcat() en la que se indica mediante la propiedad dims cuál es la dimensión que se desea concatenar. Siendo 1 el valor para concatenar verticalmente y 2 para horizontal. Esta propiedad debe ser la última que se indique después de los conjuntos de datos a concatenar. Así, para replicar el comportamiento de vcat() se debería hacer.

Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
En Analytics Lane
Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)

julia> cat(var1, var2, dims=1)
6-element Vector{Int64}:
 1
 2
 3
 4
 5
 6

Mientras que para replicar el comportamiento de hcat() lo que se debería escribir es:

julia> cat(var1, var2, dims=2)
3×2 Matrix{Int64}:
 1  4
 2  5
 3  6

Pudiendo de esta manera usar una única función para ambos casos y trabajar con más dimensiones cuando es necesario.

Publicidad


Uso de corchetes

En Julia también es posible concatenar vectores y matrices usando corchetes. Una notación compacta que permite ahorrar código. En este caso solamente hay que indicar los objetos dentro de los corchetes, de forma análoga a cómo se crean los vectores, separados por punto y coma, para concatenar verticalmente, o coma, para concatenar horizontalmente. De este modo se puede replicar el funcionamiento de vcat() con la siguiente línea.

julia> [var1; var2]
6-element Vector{Int64}:
 1
 2
 3
 4
 5
 6

Lo que es más compacto que usar cualquiera de las funciones anteriores. Por otro lado, para replicar el funcionamiento de hcat() se podría conseguir con

julia> [var1 var2]
3×2 Matrix{Int64}:
 1  4
 2  5
 3  6

Conclusiones

En esta entrada hemos visto algunas opciones que tenemos para concatenar vectores en Julia, una operación sencilla, pero que es necesario hacer de forma habitual.

Imagen de Lubos Houska en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Lanzamos el video de ScoreFlow: crea scorecards de crédito de forma ágil y sin IT
  • Data Leakage en Credit Scoring: El Error que Invalida tu Modelo
  • La liga internacional, o cuando Harvard y Johns Hopkins suman peras con manzanas – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 6)
  • Los indicadores que se autocumplen, o cuando medir es modificar – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 7)
  • Customer Lifetime Value: la fórmula clásica que todo analista debería dominar
  • Segmentación RFM: cómo clasificar tu cartera de clientes antes de calcular el CLV
  • PSI: Cómo Saber Cuándo tu Modelo de Credit Scoring se ha Degradado
  • Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción

Publicado en: Julia

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Errores habituales al trabajar con DataFrames grandes en Pandas (y cómo evitarlos)

agosto 6, 2026 Por Daniel Rodríguez

Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción

agosto 4, 2026 Por Daniel Rodríguez

Cómo Comparar Dos Hipotecas con Todos los Gastos Incluidos

julio 30, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • Comparación de los registros de listas desordenadas con Excel publicado el octubre 31, 2018 | en Herramientas
  • Noticias Traducción al castellano de “Python for Data Analysis” de Wes McKinney publicado el febrero 28, 2023 | en Noticias
  • Cómo eliminar caracteres inválidos en nombres de archivos en Windows y Linux usando Python publicado el octubre 16, 2024 | en Herramientas, Python
  • Medir la velocidad de escritura del disco en Linux publicado el enero 25, 2023 | en Herramientas

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto