Векторы можно складывать и вычитать, если они одного размера.
Векторы одинакового размера состоят из равного количества чисел. В результате их сложения получается вектор, каждая координата которого равна сумме координат векторов-слагаемых. То есть его первая координата равна сумме первых координат, а вторая — сумме вторых. При вычитании образуется вектор, у которого каждая координата равна разности координат заданных векторов.
Задача 1
Выберите из каждой таблицы столбец с количеством и преобразуйте в вектор.
import numpy as np
import pandas as pd
quantity_1 = [25, 63, 80, 91, 81, 55, 14, 76, 33, 71]
models = ['Чехол силиконовый для iPhone 8',
'Чехол кожаный для iPhone 8',
'Чехол силиконовый для iPhone XS',
'Чехол кожаный для iPhone XS',
'Чехол силиконовый для iPhone XS Max',
'Чехол кожаный для iPhone XS Max',
'Чехол силиконовый для iPhone 11',
'Чехол кожаный для iPhone 11',
'Чехол силиконовый для iPhone 11 Pro',
'Чехол кожаный для iPhone 11 Pro',
]
stocks_1 = pd.DataFrame({'Количество' : quantity_1}, index=models)
quantity_2 = [82, 24, 92, 48, 32, 45, 4, 34, 12, 1]
stocks_2 = pd.DataFrame({'Количество' : quantity_2}, index=models)
vector_of_quantity_1 = stocks_1['Количество'].values
vector_of_quantity_2 = stocks_2['Количество'].values
print("Запасы первого магазина:", vector_of_quantity_1,
"\nЗапасы второго магазина:",vector_of_quantity_2)
Задача 2
Вычислите вектор со складским запасом объединённого интернет-магазина «АйДаЧехлоФон».
import numpy as np
import pandas as pd
quantity_1 = [25, 63, 80, 91, 81, 55, 14, 76, 33, 71]
models = ['Чехол силиконовый для iPhone 8',
'Чехол кожаный для iPhone 8',
'Чехол силиконовый для iPhone XS',
'Чехол кожаный для iPhone XS',
'Чехол силиконовый для iPhone XS Max',
'Чехол кожаный для iPhone XS Max',
'Чехол силиконовый для iPhone 11',
'Чехол кожаный для iPhone 11',
'Чехол силиконовый для iPhone 11 Pro',
'Чехол кожаный для iPhone 11 Pro',
]
stocks_1 = pd.DataFrame({'Количество' : quantity_1}, index=models)
quantity_2 = [82, 24, 92, 48, 32, 45, 4, 34, 12, 1]
stocks_2 = pd.DataFrame({'Количество' : quantity_2}, index=models)
vector_of_quantity_1 = stocks_1['Количество'].values
vector_of_quantity_2 = stocks_2['Количество'].values
vector_of_quantity_united = vector_of_quantity_1+vector_of_quantity_2
print(vector_of_quantity_united)
Задача 3
Постройте таблицу с ассортиментом объединённого магазина.
import numpy as np
import pandas as pd
quantity_1 = [25, 63, 80, 91, 81, 55, 14, 76, 33, 71]
models = ['Чехол силиконовый для iPhone 8',
'Чехол кожаный для iPhone 8',
'Чехол силиконовый для iPhone XS',
'Чехол кожаный для iPhone XS',
'Чехол силиконовый для iPhone XS Max',
'Чехол кожаный для iPhone XS Max',
'Чехол силиконовый для iPhone 11',
'Чехол кожаный для iPhone 11',
'Чехол силиконовый для iPhone 11 Pro',
'Чехол кожаный для iPhone 11 Pro',
]
stocks_1 = pd.DataFrame({'Количество' : quantity_1}, index=models)
quantity_2 = [82, 24, 92, 48, 32, 45, 4, 34, 12, 1]
stocks_2 = pd.DataFrame({'Количество' : quantity_2}, index=models)
vector_of_quantity_1 = stocks_1['Количество'].values
vector_of_quantity_2 = stocks_2['Количество'].values
vector_of_quantity_united = vector_of_quantity_1 + vector_of_quantity_2
stocks_united = pd.DataFrame({'Количество' : vector_of_quantity_united}, index=models)
print(stocks_united)