V tomto článku se budeme zabývat programovacím jazykem Python, konkrétně se zaměříme na knihovnu NumPy a na to, jak pomocí této knihovny odstranit sloupec. Python je všestranný programovací jazyk široce používaný pro různé účely, včetně vývoje webu, analýzy dat, umělé inteligence a dalších. Jednou z klíčových součástí popularity Pythonu jsou jeho četné knihovny, díky nimž je proces kódování efektivnější a snadněji ovladatelný. NumPy je jednou takovou knihovnou, speciálně navrženou pro práci s velkými, vícerozměrnými poli a maticemi číselných dat. V oblasti manipulace s daty je nezbytné vědět, jak odstranit sloupce z pole, protože jde o běžný krok předběžného zpracování v mnoha pracovních postupech.
K dosažení tohoto úkolu nabízí knihovna NumPy uživatelsky přívětivou funkci nazvanou `delete`. Funkce numpy.delete() je schopna odstranit prvky v poli podél zadané osy. To nám usnadňuje odstranění sloupce z 2D pole nebo matice.
Pro začátek importujme knihovnu NumPy a vytvořte ukázkové 2D pole:
import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("Original array:")
print(array)
Nyní použijeme funkci `np.delete()` k odstranění konkrétního sloupce z našeho 2D pole:
# Deleting the second column (index 1)
array_modified = np.delete(array, 1, axis=1)
print("nArray with the second column deleted:")
print(array_modified)
Vysvětlení funkce np.delete().
Funkce np.delete() má tři hlavní argumenty: vstupní pole, index prvku nebo sloupce, který se má odstranit, a osu, podél které se má smazat. Parametr osy je v tomto případě zásadní, protože chceme odstranit sloupec, nikoli pouze prvek. Nastavením axis=1 říkáme funkci, aby smazala podél osy sloupce. Pokud bychom nastavili axis=0, funkce by vymazala podél osy řádku.
Všimněte si, že funkce np.delete() nemění původní pole na místě. Místo toho vrací nové upravené pole, které je nezbytné, když chcete zachovat původní data ve vašem pracovním postupu.
Navigace v knihovně NumPy
Knihovna NumPy má řadu technik a funkcí pro práci s velkými, vícerozměrnými poli a maticemi číselných dat. Mezi oblíbené funkce patří `reshape`, `concatenate`, `split` a mnoho dalších. NumPy je základní balíček pro matematické a vědecké výpočty s Pythonem díky jeho efektivním a snadno použitelným datovým strukturám.
Pochopení způsobu, jakým NumPy zachází s poli a manipulací s daty, je nezbytným krokem pro každého datového vědce nebo nadšence do strojového učení. Pochopení konceptu mazání a úpravy sloupců v polích NumPy může být navíc užitečné pro zpracování rozsáhlého předběžného zpracování dat, protože odstranění irelevantních nebo nepotřebných sloupců může výrazně zkrátit dobu zpracování a usnadnit analýzu dat.
