U ovom ćemo članku raspravljati o programskom jeziku Python, posebno se fokusirajući na biblioteku NumPy i kako izbrisati stupac pomoću ove biblioteke. Python je svestran programski jezik koji se široko koristi u razne svrhe, uključujući web razvoj, analizu podataka, umjetnu inteligenciju i više. Jedna od ključnih komponenti popularnosti Pythona njegove su brojne biblioteke, koje proces kodiranja čine učinkovitijim i lakšim za rukovanje. NumPy je jedna takva biblioteka, posebno dizajnirana za rad s velikim, višedimenzionalnim nizovima i matricama numeričkih podataka. U području manipulacije podacima, bitno je znati kako izbrisati stupce iz niza, budući da je to uobičajeni korak pretprocesiranja u mnogim tijekovima rada.
Knjižnica NumPy nudi funkciju jednostavnu za korištenje pod nazivom `delete` za postizanje ovog zadatka. Funkcija numpy.delete() može ukloniti elemente u nizu, duž određene osi. To nam olakšava brisanje stupca iz 2D polja ili matrice.
Za početak, uvezimo biblioteku NumPy i stvorimo ogledni 2D niz:
import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("Original array:")
print(array)
Sada ćemo upotrijebiti funkciju `np.delete()` za brisanje određenog stupca iz našeg 2D niza:
# Deleting the second column (index 1)
array_modified = np.delete(array, 1, axis=1)
print("nArray with the second column deleted:")
print(array_modified)
Objašnjavanje funkcije np.delete().
Funkcija np.delete() uzima tri glavna argumenta: ulazni niz, indeks elementa ili stupca koji se briše i os duž koje se briše. Parametar osi je ključan u ovom slučaju jer želimo izbrisati stupac, a ne samo element. Postavljanjem axis=1, govorimo funkciji da izbriše duž osi stupca. Ako bismo postavili axis=0, funkcija bi izbrisala duž osi reda.
Imajte na umu da funkcija np.delete() ne mijenja izvorni niz na mjestu. Umjesto toga, vraća novi modificirani niz, što je bitno kada želite zadržati izvorne podatke u svom tijeku rada.
Kretanje bibliotekom NumPy
Knjižnica NumPy ima niz tehnika i funkcija za rukovanje velikim, višedimenzionalnim nizovima i matricama numeričkih podataka. Nekoliko popularnih funkcija uključuje `reshape`, `concatenate`, `split` i mnogo više. NumPy je temeljni paket za matematičko i znanstveno računalstvo s Pythonom zbog svojih učinkovitih i jednostavnih struktura podataka.
Razumijevanje načina na koji NumPy rukuje nizovima i manipulacijom podacima bitan je korak za svakog podatkovnog znanstvenika ili entuzijastu strojnog učenja. Osim toga, razumijevanje koncepta brisanja i mijenjanja stupaca u NumPy nizovima može biti od pomoći za rukovanje pretprocesiranjem velikih podataka, jer brisanje nevažnih ili nepotrebnih stupaca može značajno poboljšati vrijeme obrade i olakšati analizu podataka.
