Taulukon Yhdistäminen
Taulukoiden yhdistäminen on keskeinen operaatio NumPy-kirjastossa, jossa taulukot yhdistetään tietyn akselin suuntaisesti suuremmiksi ja kattavammiksi tietoaineistoiksi. Tämä on erityisen hyödyllistä koneoppimisessa, jossa data on usein jaettu useisiin taulukoihin tai tallennettu erikseen, esimerkiksi kun se on peräisin eri lähteistä.
Suuremmat, yhtenäiset tietoaineistot parantavat tyypillisesti ML-mallien ja neuroverkkojen suorituskykyä.
Yhdistäminen tarkoittaa käytännössä taulukoiden liittämistä yhteen uuden taulukon muodostamiseksi.
NumPy tarjoaa concatenate()-funktion, jonka avulla taulukoita voidaan yhdistää tietyn akselin suuntaisesti:
axis=0(oletusarvo) yhdistää taulukot riveittäin;axis=1yhdistää taulukot sarakkeittain.
Tämän funktion ensimmäinen parametri on yhdistettävien taulukoiden jono (tuple tai list taulukoita), ja axis on toinen parametri.
123456import 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)
Yhdistäminen luo yksisuuntaisen taulukon, jossa ensimmäisen taulukon alkiot seuraavat toisen taulukon alkioita.
Kaksisuuntaisten taulukoiden yhdistäminen tehdään samalla tavalla, mutta sinun täytyy lisäksi määrittää axis-parametri:
123456789import 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}')
Violetit elementit vastaavat array1:tä ja vihreät elementit array2:ta.
Voimme itse asiassa yhdistää minkä tahansa määrän taulukoita, ja se toimii samalla tavalla.
Swipe to start coding
Analysoit simuloituja neljännesvuosittaisia myyntitietoja kahdelle tuotteelle vuosina 2021 ja 2022. Tiedot on tallennettu kahteen 2D-taulukkoon:
sales_data_2021: sisältää molempien tuotteiden myyntitiedot vuoden 2021 jokaiselta neljännekseltä;sales_data_2022: sisältää molempien tuotteiden myyntitiedot vuoden 2022 jokaiselta neljännekseltä.
- Yhdistä molempien tuotteiden myyntitiedot sarakkeittain, yhdistäen molempien vuosien tiedot.
- Varmista, että vuoden 2022 myyntitiedot seuraavat vuoden 2021 tietoja.
Ratkaisu
Kiitos palautteestasi!
single
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Awesome!
Completion rate improved to 3.7Taulukon Yhdistäminen
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Taulukoiden yhdistäminen on keskeinen operaatio NumPy-kirjastossa, jossa taulukot yhdistetään tietyn akselin suuntaisesti suuremmiksi ja kattavammiksi tietoaineistoiksi. Tämä on erityisen hyödyllistä koneoppimisessa, jossa data on usein jaettu useisiin taulukoihin tai tallennettu erikseen, esimerkiksi kun se on peräisin eri lähteistä.
Suuremmat, yhtenäiset tietoaineistot parantavat tyypillisesti ML-mallien ja neuroverkkojen suorituskykyä.
Yhdistäminen tarkoittaa käytännössä taulukoiden liittämistä yhteen uuden taulukon muodostamiseksi.
NumPy tarjoaa concatenate()-funktion, jonka avulla taulukoita voidaan yhdistää tietyn akselin suuntaisesti:
axis=0(oletusarvo) yhdistää taulukot riveittäin;axis=1yhdistää taulukot sarakkeittain.
Tämän funktion ensimmäinen parametri on yhdistettävien taulukoiden jono (tuple tai list taulukoita), ja axis on toinen parametri.
123456import 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)
Yhdistäminen luo yksisuuntaisen taulukon, jossa ensimmäisen taulukon alkiot seuraavat toisen taulukon alkioita.
Kaksisuuntaisten taulukoiden yhdistäminen tehdään samalla tavalla, mutta sinun täytyy lisäksi määrittää axis-parametri:
123456789import 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}')
Violetit elementit vastaavat array1:tä ja vihreät elementit array2:ta.
Voimme itse asiassa yhdistää minkä tahansa määrän taulukoita, ja se toimii samalla tavalla.
Swipe to start coding
Analysoit simuloituja neljännesvuosittaisia myyntitietoja kahdelle tuotteelle vuosina 2021 ja 2022. Tiedot on tallennettu kahteen 2D-taulukkoon:
sales_data_2021: sisältää molempien tuotteiden myyntitiedot vuoden 2021 jokaiselta neljännekseltä;sales_data_2022: sisältää molempien tuotteiden myyntitiedot vuoden 2022 jokaiselta neljännekseltä.
- Yhdistä molempien tuotteiden myyntitiedot sarakkeittain, yhdistäen molempien vuosien tiedot.
- Varmista, että vuoden 2022 myyntitiedot seuraavat vuoden 2021 tietoja.
Ratkaisu
Vaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoistaKiitos palautteestasi!
single
