In diesem Artikel werden wir die Programmiersprache Python besprechen, wobei wir uns speziell auf die Bibliothek NumPy und das Löschen einer Spalte mit dieser Bibliothek konzentrieren. Python ist eine vielseitige Programmiersprache, die für verschiedene Zwecke verwendet wird, darunter Webentwicklung, Datenanalyse, künstliche Intelligenz und mehr. Eine der Schlüsselkomponenten für die Popularität von Python sind seine zahlreichen Bibliotheken, die den Codierungsprozess effizienter und einfacher zu handhaben machen. NumPy ist eine solche Bibliothek, die speziell für die Arbeit mit großen, mehrdimensionalen Arrays und Matrizen numerischer Daten entwickelt wurde. Im Bereich der Datenmanipulation ist es wichtig zu wissen, wie man Spalten aus einem Array löscht, da dies ein üblicher Vorverarbeitungsschritt in vielen Workflows ist.
Die NumPy-Bibliothek bietet eine benutzerfreundliche Funktion namens "delete", um diese Aufgabe zu erfüllen. Die Funktion numpy.delete() kann Elemente in einem Array entlang einer angegebenen Achse entfernen. Dies macht es uns einfach, eine Spalte aus einem 2D-Array oder einer Matrix zu löschen.
Lassen Sie uns zunächst die NumPy-Bibliothek importieren und ein 2D-Beispielarray erstellen:
import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("Original array:")
print(array)
Jetzt verwenden wir die Funktion "np.delete()", um eine bestimmte Spalte aus unserem 2D-Array zu löschen:
# Deleting the second column (index 1)
array_modified = np.delete(array, 1, axis=1)
print("nArray with the second column deleted:")
print(array_modified)
Erläuterung der Funktion np.delete()
Die Funktion np.delete() benötigt drei Hauptargumente: das Eingabearray, den Index des zu löschenden Elements oder der zu löschenden Spalte und die Achse, entlang der gelöscht werden soll. Der Achsenparameter ist in diesem Fall entscheidend, da wir die Spalte löschen möchten, nicht nur ein Element. Indem Sie axis=1 setzen, weisen wir die Funktion an, entlang der Spaltenachse zu löschen. Wenn wir axis=0 setzen würden, würde die Funktion entlang der Zeilenachse löschen.
Beachten Sie, dass die Funktion np.delete() das ursprüngliche Array an Ort und Stelle nicht ändert. Stattdessen gibt es ein neues modifiziertes Array zurück, was wichtig ist, wenn Sie die Originaldaten in Ihrem Workflow beibehalten möchten.
Navigieren in der NumPy-Bibliothek
Die NumPy-Bibliothek verfügt über eine Vielzahl von Techniken und Funktionen zum Umgang mit großen, mehrdimensionalen Arrays und Matrizen numerischer Daten. Zu den beliebten Funktionen gehören „Umformen“, „Verketten“, „Teilen“ und vieles mehr. NumPy ist aufgrund seiner effizienten und einfach zu verwendenden Datenstrukturen das grundlegende Paket für mathematisches und wissenschaftliches Rechnen mit Python.
Das Verständnis der Art und Weise, wie NumPy mit Arrays und Datenmanipulation umgeht, ist ein wesentlicher Schritt für jeden Datenwissenschaftler oder Enthusiasten des maschinellen Lernens. Darüber hinaus kann das Verständnis des Konzepts des Löschens und Änderns von Spalten in NumPy-Arrays hilfreich sein, um die Vorverarbeitung umfangreicher Daten zu handhaben, da das Löschen irrelevanter oder unnötiger Spalten die Verarbeitungszeit erheblich verkürzen und die Analyse der Daten erleichtern kann.
