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Ultimatives Numpy
Ultimatives Numpy
Array-Konkatenation
Array-Konkatenation ist eine grundlegende Operation in NumPy, die Arrays entlang einer angegebenen Achse kombiniert, um größere, umfassendere Datensätze zu erstellen. Dies ist besonders nützlich im maschinellen Lernen, wo Daten oft über mehrere Arrays verteilt oder separat gespeichert sind, wie zum Beispiel, wenn sie aus verschiedenen Quellen stammen.
Im Wesentlichen beinhaltet die Konkatenation das Zusammenfügen von Arrays, um ein neues Array zu bilden.
NumPy verfügt über eine concatenate()-Funktion, die es Ihnen ermöglicht, Arrays entlang einer angegebenen Achse zu konkatenieren:
axis=0(der Standardwert) konkateniert die Arrays nach Zeilen;axis=1konkateniert die Arrays nach Spalten.
Der erste Parameter dieser Funktion ist die Sequenz von Arrays (ein tuple oder list von Arrays), die konkateniert werden sollen, während axis der zweite Parameter ist.
import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([4, 5, 6]) # Concatenating 1D arrays along their only axis 0 concatenated_array = np.concatenate((array1, array2)) print(concatenated_array)
Die Verkettung erstellt ein 1D-Array mit den Elementen des ersten Arrays gefolgt von den Elementen des zweiten Arrays.
Das Verketten von 2D-Arrays erfolgt auf ähnliche Weise, aber Sie müssen auch den axis-Parameter angeben:
import numpy as np array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) array2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # Concatenating along the axis 0 (rows) concatenated_array_rows = np.concatenate((array1, array2)) print(f'Axis = 0:\n{concatenated_array_rows}') # Concatenating along the axis 1 (columns) concatenated_array_columns = np.concatenate((array1, array2), axis=1) print(f'Axis = 1:\n{concatenated_array_columns}')
Die violetten Elemente entsprechen array1, und die grünen array2.
Tatsächlich können wir eine beliebige Anzahl von Arrays verketten, und es wird auf die gleiche Weise funktionieren.
Swipe to start coding
Sie analysieren die simulierten vierteljährlichen Verkaufsdaten für zwei Produkte in den Jahren 2021 und 2022. Die Daten sind in zwei 2D-Arrays gespeichert:
sales_data_2021: enthält die Verkaufsdaten für jedes Quartal 2021 für beide Produkte;sales_data_2022: enthält die Verkaufsdaten für jedes Quartal 2022 für beide Produkte.
-
Verketten Sie die Verkaufsdaten für beide Produkte spaltenweise, indem Sie die Daten für beide Jahre kombinieren.
-
Stellen Sie sicher, dass die Verkaufsdaten von 2022 den Verkaufsdaten von 2021 folgen.
Lösung
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Array-Konkatenation
Array-Konkatenation ist eine grundlegende Operation in NumPy, die Arrays entlang einer angegebenen Achse kombiniert, um größere, umfassendere Datensätze zu erstellen. Dies ist besonders nützlich im maschinellen Lernen, wo Daten oft über mehrere Arrays verteilt oder separat gespeichert sind, wie zum Beispiel, wenn sie aus verschiedenen Quellen stammen.
Im Wesentlichen beinhaltet die Konkatenation das Zusammenfügen von Arrays, um ein neues Array zu bilden.
NumPy verfügt über eine concatenate()-Funktion, die es Ihnen ermöglicht, Arrays entlang einer angegebenen Achse zu konkatenieren:
axis=0(der Standardwert) konkateniert die Arrays nach Zeilen;axis=1konkateniert die Arrays nach Spalten.
Der erste Parameter dieser Funktion ist die Sequenz von Arrays (ein tuple oder list von Arrays), die konkateniert werden sollen, während axis der zweite Parameter ist.
import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([4, 5, 6]) # Concatenating 1D arrays along their only axis 0 concatenated_array = np.concatenate((array1, array2)) print(concatenated_array)
Die Verkettung erstellt ein 1D-Array mit den Elementen des ersten Arrays gefolgt von den Elementen des zweiten Arrays.
Das Verketten von 2D-Arrays erfolgt auf ähnliche Weise, aber Sie müssen auch den axis-Parameter angeben:
import numpy as np array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) array2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # Concatenating along the axis 0 (rows) concatenated_array_rows = np.concatenate((array1, array2)) print(f'Axis = 0:\n{concatenated_array_rows}') # Concatenating along the axis 1 (columns) concatenated_array_columns = np.concatenate((array1, array2), axis=1) print(f'Axis = 1:\n{concatenated_array_columns}')
Die violetten Elemente entsprechen array1, und die grünen array2.
Tatsächlich können wir eine beliebige Anzahl von Arrays verketten, und es wird auf die gleiche Weise funktionieren.
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Verketten Sie die Verkaufsdaten für beide Produkte spaltenweise, indem Sie die Daten für beide Jahre kombinieren.
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Stellen Sie sicher, dass die Verkaufsdaten von 2022 den Verkaufsdaten von 2021 folgen.
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