Concatenação de Arrays
Concatenação de arrays é uma operação fundamental no NumPy que combina arrays ao longo de um eixo especificado para criar conjuntos de dados maiores e mais abrangentes. Isso é especialmente útil em aprendizado de máquina, onde os dados frequentemente estão divididos em múltiplos arrays ou armazenados separadamente, como quando provêm de fontes diferentes.
Conjuntos de dados maiores e unificados geralmente melhoram o desempenho de modelos de ML e redes neurais.
Essencialmente, a concatenação envolve unir arrays para formar um novo array.
O NumPy possui a função concatenate() que permite concatenar arrays ao longo de um eixo especificado:
axis=0(valor padrão) concatena os arrays por linhas;axis=1concatena os arrays por colunas.
O primeiro parâmetro dessa função é a sequência de arrays (uma tuple ou list de arrays) a ser concatenada, enquanto axis é o segundo parâmetro.
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)
A concatenação cria um array 1D com os elementos do primeiro array seguidos pelos elementos do segundo array.
A concatenação de arrays 2D é realizada de forma semelhante, mas também é necessário especificar o parâmetro 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}')
Os elementos roxos correspondem ao array1, e os verdes ao array2.
Na verdade, é possível concatenar qualquer quantidade de arrays, e funcionará da mesma forma.
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Você está analisando os dados simulados de vendas trimestrais de dois produtos em 2021 e 2022. Os dados estão armazenados em dois arrays 2D:
sales_data_2021: contém os dados de vendas de cada trimestre de 2021 para ambos os produtos;sales_data_2022: contém os dados de vendas de cada trimestre de 2022 para ambos os produtos.
- Concatenar os dados de vendas de ambos os produtos por colunas, combinando os dados de ambos os anos.
- Garantir que os dados de vendas de 2022 venham após os dados de 2021.
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Concatenação de arrays é uma operação fundamental no NumPy que combina arrays ao longo de um eixo especificado para criar conjuntos de dados maiores e mais abrangentes. Isso é especialmente útil em aprendizado de máquina, onde os dados frequentemente estão divididos em múltiplos arrays ou armazenados separadamente, como quando provêm de fontes diferentes.
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O primeiro parâmetro dessa função é a sequência de arrays (uma tuple ou list de arrays) a ser concatenada, enquanto axis é o segundo parâmetro.
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)
A concatenação cria um array 1D com os elementos do primeiro array seguidos pelos elementos do segundo array.
A concatenação de arrays 2D é realizada de forma semelhante, mas também é necessário especificar o parâmetro 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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