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475e930f8e
commit
6b6a0dafb8
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@ -442,6 +442,143 @@
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}
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],
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"prompt_number": 19
|
||||
},
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||||
{
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||||
"cell_type": "markdown",
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||||
"metadata": {},
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||||
"source": [
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||||
"## Combining Arrays"
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||||
]
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||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"collapsed": false,
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||||
"input": [
|
||||
"a"
|
||||
],
|
||||
"language": "python",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "pyout",
|
||||
"prompt_number": 20,
|
||||
"text": [
|
||||
"array([1, 2, 3])"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"prompt_number": 20
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"collapsed": false,
|
||||
"input": [
|
||||
"b"
|
||||
],
|
||||
"language": "python",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "pyout",
|
||||
"prompt_number": 21,
|
||||
"text": [
|
||||
"array([[0, 2, 4],\n",
|
||||
" [1, 3, 5]])"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"prompt_number": 21
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"collapsed": false,
|
||||
"input": [
|
||||
"d"
|
||||
],
|
||||
"language": "python",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "pyout",
|
||||
"prompt_number": 22,
|
||||
"text": [
|
||||
"array([[ 1. , 3. , 5. ],\n",
|
||||
" [ 1.5, 3.5, 5.5]])"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"prompt_number": 22
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"collapsed": false,
|
||||
"input": [
|
||||
"np.concatenate([a, a, a])"
|
||||
],
|
||||
"language": "python",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "pyout",
|
||||
"prompt_number": 23,
|
||||
"text": [
|
||||
"array([1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3])"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"prompt_number": 23
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"collapsed": false,
|
||||
"input": [
|
||||
"# Use broadcasting when needed to do this automatically\n",
|
||||
"np.vstack([a, b, d])"
|
||||
],
|
||||
"language": "python",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "pyout",
|
||||
"prompt_number": 24,
|
||||
"text": [
|
||||
"array([[ 1. , 2. , 3. ],\n",
|
||||
" [ 0. , 2. , 4. ],\n",
|
||||
" [ 1. , 3. , 5. ],\n",
|
||||
" [ 1. , 3. , 5. ],\n",
|
||||
" [ 1.5, 3.5, 5.5]])"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"prompt_number": 24
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"collapsed": false,
|
||||
"input": [
|
||||
"# In machine learning, useful to enrich or \n",
|
||||
"# add new/concatenate features with hstack\n",
|
||||
"np.hstack([b, d])"
|
||||
],
|
||||
"language": "python",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "pyout",
|
||||
"prompt_number": 25,
|
||||
"text": [
|
||||
"array([[ 0. , 2. , 4. , 1. , 3. , 5. ],\n",
|
||||
" [ 1. , 3. , 5. , 1.5, 3.5, 5.5]])"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"prompt_number": 25
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {}
|
||||
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