Cuando descargas datos de dos servidores distintos, necesitas unirlos para analizarlos. NumPy lo hace con concatenate.
import numpy as np
server_eu = np.array([1, 2, 3])
server_us = np.array([4, 5, 6])
global_data = np.concatenate((server_eu, server_us))
print(global_data)
馃搶 GUARDA el c贸digo. Trabajar con m煤ltiples fuentes de datos es el pan de cada d铆a en backend. 馃憞 ¿Alguna vez has perdido datos intentando unir excels a mano? ¡Cu茅ntame tu drama!
¿Por qu茅 Python lidera en Datos y la IA? Por su capacidad de manejar millones de n煤meros en milisegundos.
Olvida las listas tradicionales. El coraz贸n del rendimiento en Python es el array de NumPy.
import numpy as np
# 馃摝 Lista normal vs Array de NumPy
lista = [1, 2, 3, 4, 5]
array_np = np.array(lista)
print(type(array_np)) # <class 'numpy.ndarray'>
馃搶 GUARDA este post porque hoy empieza tu camino hacia el an谩lisis de datos avanzado.
馃憞 RETO: ¿Qu茅 significa la "nd" en ndarray? (Pista: tiene que ver con dimensiones). Te leo en comentarios.
