Voor het implementeren van geavanceerde gegevensmanipulatietechnieken met NumPy op uw 2D-array (met kolommen: datum, product-ID, verkoopbedrag), zijn de volgende methoden en overwegingen geschikt: 1. Samenvoegen en koppelen: - np.concatenate(): Gebruik deze functie om arrays horizontaal (axis=1) of verticaal (axis=0) samen te voegen. Bijvoorbeeld, bij het combineren van gegevens uit verschillende arrays met dezelfde structuur. - np.hstack() / np.vstack(): Handige shorthand voor horizontale of verticale stapeling. - np.column_stack(): Voor het samenvoegen van 1D arrays tot kolommen in een 2D array. 2. Herschikken en herstructureren: - np.reshape(): Verander de vorm van je array zonder data te wijzigen. Bijvoorbeeld, om data te hergroeperen. - np.transpose() / arr.T: Wissel de rijen en kolommen om, bijvoorbeeld voor transpositie. - np.split() / np.array_split(): Verdeel een array in meerdere subarrays. 3. Gegevens selecteren en filteren: - Booleaanse indexering: Bijvoorbeeld, verkoopbedragen boven een drempel selecteren. - np.where(): Voor conditionele selectie of vervangingen. 4. Groeperen en aggregatie (voor meer geavanceerde analyses): - Hoewel NumPy niet direct groepsfuncties zoals in pandas biedt, kunt u via sorteermethoden en indexering gegevens groeperen en aggregaties uitvoeren. 5. Prestaties en geheugenefficiëntie: - Gebruik dtype-optimale datatypes (bijvoorbeeld np.float32 in plaats van np.float64 als precisie toereikend is). - Vermijd onnodige kopieën: werk zoveel mogelijk in-place en gebruik views waar mogelijk. - Overweeg om grote datasets te structureren als gescheiden arrays of structured arrays voor betere geheugenefficiëntie. 6. Alternatief voor complexere manipulaties: - Overweeg gebruik van pandas voor geavanceerde data-analyse en manipulatie, omdat pandas DataFrames veel van deze functies efficiënter en gebruiksvriendelijker ondersteunt, vooral bij datum- en categorische gegevens. Kort samengevat: Voor bewerkingen zoals samenvoegen en herschikken gebruikt u np.concatenate(), np.hstack(), np.vstack(), np.reshape(), en np.transpose(). Let op dat het gebruik van gestructureerde arrays of pandas DataFrames mogelijk efficiënter en makkelijker is voor complexe manipulaties met uw dataset.

Voor uw dataset (2D-array met kolommen: datum, product-ID, verkoopbedrag) zijn hier geavanceerde NumPy-technieken met aandacht voor prestaties en geheugenefficiëntie: ## 1. **Structured Arrays voor Geheugenefficiëntie** ```python import numpy as np # Optimaliseer geheugengebruik met specifieke datatypes dtype = [('datum', 'datetime64[D]'), ('product_id', 'i4'), ('verkoopbedrag', 'f4')] data = np.array([...], dtype=dtype) ``` ## 2. **Geavanceerde Samenvoegtechnieken** ### Verticale stacking (zelfde kolommen): ```python # Gebruik np.vstack voor kleine arrays nieuwe_data = np.vstack([array1, array2]) # Voor grote datasets: np.concatenate is efficiënter resultaat = np.concatenate([array1, array2], axis=0) ``` ### Horizontale koppeling: ```python # Voeg aanvullende kolommen toe uitgebreide_data = np.hstack([hoofd_array, aanvullende_kolommen]) ``` ## 3. **Geavanceerde Herordening** ### Gebruik Geavanceerd Indexeren: ```python # Sorteer op datum gesorteerde_indices = np.argsort(data[:, 0]) # datum kolom gesorteerde_data = data[gesorteerde_indices] # Groepeer per product-ID unieke_producten = np.unique(data[:, 1]) for product_id in unieke_producten: product_data = data[data[:, 1] == product_id] ``` ## 4. **Memory-Efficient Bewerkingen** ### Gebruik np.where voor Conditionele Bewerkingen: ```python # Verhoog verkoopbedragen boven bepaalde drempel data[:, 2] = np.where(data[:, 2] > 1000, data[:, 2] * 1.1, data[:, 2]) ``` ### In-Place Bewerkingen: ```python # Vermijd onnodige kopieën np.multiply(data[:, 2], 1.1, out=data[:, 2]) # in-place vermenigvuldiging ``` ## 5. **Geavanceerde Aggregaties** ```python # Gebruik np.bincount voor efficiënte tellingen product_tellingen = np.bincount(data[:, 1].astype(int)) # Totaal verkoop per product met np.unique en splitting unieke_ids, indices = np.unique(data[:, 1], return_inverse=True) totaal_verkoop = np.bincount(indices, weights=data[:, 2]) ``` ## 6. **Prestatie-optimalisaties** ### Vectorisatie i.p.v. Loops: ```python # SLECHTE manier (langzaam): # for rij in data: # rij[2] *= 1.1 # GOEDE manier (snel): data[:, 2] *= 1.1 ``` ### Gebruik Views i.p.v. Kopieën: ```python # Maak views voor subdatasets laatste_maand = data[data[:, 0] >= start_datum] # view, geen kopie ``` ## 7. **Grote Dataset Technieken** Voor zeer grote datasets: - Gebruik `np.memmap` voor out-of-core verwerking - Verdeel bewerkingen in chunks met `np.split()` - Gebruik `np.savez_compressed()` voor gecomprimeerde opslag ## Aanbevolen Workflow: 1. **Structured arrays** voor type-veiligheid 2. **Vectorized operations** voor snelheid 3. **In-place bewerkingen** waar mogelijk 4. **Memory mapping** voor datasets > RAM 5. **Chunk processing** voor extreem grote data Deze technieken garanderen optimale prestaties terwijl geheugengebruik geminimaliseerd blijft.