Concatenazione di Array
La concatenazione di array è un'operazione fondamentale in NumPy che combina array lungo un asse specificato per creare insiemi di dati più grandi e completi. Questo è particolarmente utile nell'apprendimento automatico, dove i dati sono spesso suddivisi in più array o archiviati separatamente, ad esempio quando provengono da fonti diverse.
Insiemi di dati più grandi e unificati migliorano tipicamente le prestazioni dei modelli di ML e delle reti neurali.
In sostanza, la concatenazione consiste nell'unire array per formare un nuovo array.
NumPy dispone della funzione concatenate() che consente di concatenare array lungo un asse specificato:
axis=0(valore predefinito) concatena gli array per righe;axis=1concatena gli array per colonne.
Il primo parametro di questa funzione è la sequenza di array (una tuple o list di array) da concatenare, mentre axis è il secondo parametro.
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)
La concatenazione crea un array 1D con gli elementi del primo array seguiti dagli elementi del secondo array.
La concatenazione di array 2D viene eseguita in modo simile, ma è necessario specificare anche il parametro axis:
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}')
Gli elementi viola corrispondono a array1, mentre quelli verdi a array2.
In realtà, è possibile concatenare qualsiasi numero di array e il funzionamento sarà lo stesso.
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Stai analizzando i dati simulati delle vendite trimestrali di due prodotti nel 2021 e 2022. I dati sono memorizzati in due array 2D:
sales_data_2021: contiene i dati delle vendite per ogni trimestre del 2021 per entrambi i prodotti;sales_data_2022: contiene i dati delle vendite per ogni trimestre del 2022 per entrambi i prodotti.
- Concatenazione dei dati di vendita per entrambi i prodotti per colonne, unendo i dati di entrambi gli anni.
- Assicurati che i dati di vendita del 2022 seguano quelli del 2021.
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Can you explain what happens if the arrays have different shapes?
How do I concatenate more than two arrays at once?
What are some common errors to watch out for when using np.concatenate()?
Awesome!
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Il primo parametro di questa funzione è la sequenza di array (una tuple o list di array) da concatenare, mentre axis è il secondo parametro.
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)
La concatenazione crea un array 1D con gli elementi del primo array seguiti dagli elementi del secondo array.
La concatenazione di array 2D viene eseguita in modo simile, ma è necessario specificare anche il parametro axis:
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}')
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