Daten hinzufügen und löschen

Einführung in NumPy

Izzy Weber

Core Curriculum Manager, DataCamp

Verknüpfen in NumPy

Zwei Arrays werden addiert, um ein Array mit Elementen aus beiden zu bilden

Zeilen verknüpfen

classroom_ids_and_sizes = np.array([[1, 22], [2, 21], [3, 27], [4, 26]])
new_classrooms = np.array([[5, 30], [5, 17]])

np.concatenate((classroom_ids_and_sizes, new_classrooms))

array([[ 1, 22],
       [ 2, 21],
       [ 3, 27],
       [ 4, 26],
       [ 5, 30],
       [ 5, 17]])

np.concatenate() verknüpft standardmäßig entlang der ersten Achse.

Spalten verknüpfen

classroom_ids_and_sizes = np.array([[1, 22], [2, 21], [3, 27], [4, 26]])
grade_levels_and_teachers = np.array([[1, "James"], [1, "George"], [3,"Amy"],
                                      [3, "Meehir"]])
np.concatenate((classroom_ids_and_sizes, grade_levels_and_teachers), axis=1)

array([['1', '22', '1', 'James'],
       ['2', '21', '1', 'George'],
       ['3', '27', '3', 'Amy'],
       ['4', '26', '3', 'Meehir']])

Strukturkompatibilität

Ein Array mit drei mal drei Elementen und ein Array mit vier mal zwei Elementen, die bei der Verknüpfung wegen einer Formfehler einen Wertfehler auslösen

Zwei Arrays werden addiert, um ein Array mit Elementen aus beiden zu bilden

Kompatibilität von Dimensionen

Ein 3×3-Array und ein 1D-Array mit drei Elementen, die nicht kompatibel sind und einen Wertfehler auslösen

Ein 3×3-Array und ein 3×1-Array, die in Form und Größe zusammenpassen

Kompatibilität herstellen

array_1D = np.array([1, 2, 3])
column_array_2D = array_1D.reshape((3, 1))
column_array_2D

array([[1],
       [2],
       [3]])

row_array_2D = array_1D.reshape((1, 3))
row_array_2D

array([[1, 2, 3]])

Neue Dimensionen verknüpfen

Grafik von zwei 2D-Arrays, die übereinander gestapelt werden, um ein 3D-Array zu bilden

Die Grafik, die diesen Vorgang zeigt, kann nicht mit np.concatenate() gemacht werden

Löschen mit np.delete()

classroom_data

array([['1', '22', '1', 'James'],
       ['2', '21', '1', 'George'],
       ['3', '27', '3', 'Amy'],
       ['4', '26', '3', 'Meehir']],)

np.delete(classroom_data, 1, axis=0)

array([['1', '22', '1', 'James'],
       ['3', '27', '3', 'Amy'],
       ['4', '26', '3', 'Meehir']])

Spalten löschen

np.delete(classroom_data, 1, axis=1)

array([['1', '1', 'James'],
       ['2', '1', 'George'],
       ['3', '3', 'Amy'],
       ['4', '3', 'Meehir']]')

Löschen ohne Achse

classroom_data

array([['1', '22', '1', 'James'],
       ['2', '21', '1', 'George'],
       ['3', '27', '3', 'Amy'],
       ['4', '26', '3', 'Meehir']],)

np.delete(classroom_data, 1)

array(['1', '1', 'James', '2', '21', '1', 'George', '3', '27', '3', 'Amy',
       '4', '26', '3', 'Meehir'])

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