Andmeteaduse ja programmeerimise maailmas on Python oma lihtsuse, loetavuse ja mitmekülgsuse tõttu kiiresti populaarseks keeleks saanud. Selles artiklis sukeldume sügavale Python NumPy raamatukogu ja selle võimas surve funktsiooni. Arutame, kuidas kasutada ära selle funktsioone, et andmeid vaevata manipuleerida ja analüüsida. Lugege edasi, et teada saada, kuidas saate selle abil keerulisi probleeme lahendada NumPy pigistada funktsioon näidetega, sealhulgas koodi samm-sammult selgitus.
Selle teema illustreerimiseks mõelgem kaasaegsele catwalk-stsenaariumile. Moeeksperdina teate, kui oluline on valida täiuslik riietus, mis köidab publikut, esindades stiilide, välimuse ja trendide harmooniat ühes ansamblis.
NumPy raamatukogu mõistmine
- NumPy (Numerical Python) on avatud lähtekoodiga teek, mis on uskumatult kasulik matemaatiliste ja loogiliste toimingute tegemiseks suurte, mitmemõõtmeliste massiivide ja maatriksitega.
- See pakub suurepärast tuge erinevatele matemaatilistele funktsioonidele, statistilistele operatsioonidele ja lineaaralgebra rutiinidele.
- NumPy süntaks on väga sarnane Pythoni loendiga, kuid see toimib kiiremini ja nõuab vähem mälu.
Nii nagu rõivaste, värvide ja moeajaloo kombinatsioonid mõjutavad rõivaste stiili, mängivad Pythoni raamatukogud ja funktsioonid programmeerimisprobleemide lahendamisel otsustavat rolli.
NumPy pigistamise funktsioon
Moemaailmas seisneb täiuslik stiil selles, et tükid sobiksid omavahel sujuvalt. Samamoodi on NumPy pigistada funktsioon võimaldab meil eemaldada sisendmassiivi kujust ühemõõtmelised kirjed.
import numpy as np sample_array = np.array([[[0], [1], [2]]]) squeezed_array = np.squeeze(sample_array) print(squeezed_array)
Ülaltoodud koodilõik eemaldab ühemõõtmelised kirjed kujust proovi_massiiv, mille tulemuseks on ühemõõtmeline massiiv.
Telje mõistmine NumPy pigistamise funktsioonis
NumPy pigistamise funktsiooni oluline aspekt on telg parameeter. See võimaldab meil valikuliselt määrata, milliseid mõõtmeid pigistada, selle asemel et eemaldada kõik ühemõõtmelised kirjed.
Kontseptsiooni paremaks mõistmiseks mõelgem sellele veel kord stiili ja moe seisukohalt. Riietus võib koosneda kihtidest ja tarvikutest, mis on kokku pandud teatud telgede või suundade järgi (ülalt alla, eest taha). Samamoodi, kui töötate koos surve funktsiooni, võime ette kujutada, et iga telg esindab massiivi kuju konkreetset aspekti.
import numpy as np sample_array_2 = np.array([[[1], [2], [3]], [[4], [5], [6]]]) squeezed_array_axis = np.squeeze(sample_array_2, axis=1) print(squeezed_array_axis)
Selles näites täpsustades telg=1 põhjustab funktsiooni eemaldamise ainult ühemõõtmelised kirjed piki teist telge. See valikuline mõõtmete eemaldamine on analoogne riietuse konkreetsete kihtide valimisega teisi mõõtmeid rikkumata.
Kokkuvõtteks, mõistes NumPy raamatukogu ja selle võimas surve funktsioon võib märkimisväärselt parandada teie Pythoni programmeerimisvõimet andmete töötlemisel ja analüüsimisel. Nii nagu moeekspert tunneb omaks erinevaid stiile, välimust ja trende, võtab osav arendaja omaks Pythoni teekide ja funktsioonide mitmekülgsuse, et luua tõhusaid ja elegantseid lahendusi.
