Pada artikel kali ini, kita akan membahas bahasa pemrograman Python, khususnya yang berfokus pada library NumPy dan cara menghapus kolom menggunakan library ini. Python adalah bahasa pemrograman serbaguna yang banyak digunakan untuk berbagai keperluan, termasuk pengembangan web, analisis data, kecerdasan buatan, dan lainnya. Salah satu komponen kunci dari popularitas Python adalah banyak pustakanya, yang membuat proses pengkodean lebih efisien dan lebih mudah ditangani. NumPy adalah salah satu perpustakaan semacam itu, yang dirancang khusus untuk bekerja dengan array multidimensi dan matriks data numerik yang besar. Dalam ranah manipulasi data, penting untuk mengetahui cara menghapus kolom dari array, karena ini adalah langkah prapemrosesan yang umum di banyak alur kerja.
Pustaka NumPy menawarkan fungsi ramah pengguna yang disebut `delete` untuk mencapai tugas ini. Fungsi numpy.delete() mampu menghapus elemen dalam array, sepanjang sumbu yang ditentukan. Ini memudahkan kita untuk menghapus kolom dari larik 2D atau matriks.
Untuk memulai, mari impor pustaka NumPy dan buat contoh larik 2D:
import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("Original array:")
print(array)
Sekarang, kita akan menggunakan fungsi `np.delete()` untuk menghapus kolom tertentu dari larik 2D kita:
# Deleting the second column (index 1)
array_modified = np.delete(array, 1, axis=1)
print("nArray with the second column deleted:")
print(array_modified)
Menjelaskan fungsi np.delete()
Fungsi np.delete() membutuhkan tiga argumen utama: array input, indeks elemen atau kolom yang akan dihapus, dan sumbu yang akan dihapus. Parameter sumbu sangat penting dalam hal ini karena kami ingin menghapus kolom, bukan hanya elemen. Dengan menyetel sumbu=1, kami memberi tahu fungsi untuk menghapus sepanjang sumbu kolom. Jika kita menyetel sumbu=0, fungsi akan menghapus sepanjang sumbu baris.
Perhatikan bahwa fungsi np.delete() tidak mengubah larik asli yang ada. Alih-alih, ini mengembalikan larik baru yang dimodifikasi, yang penting saat Anda ingin mempertahankan data asli dalam alur kerja Anda.
Menavigasi perpustakaan NumPy
Pustaka NumPy memiliki beragam teknik dan fungsi untuk menangani larik multidimensi dan matriks data numerik yang besar. Beberapa fungsi populer termasuk `reshape`, `concatenate`, `split`, dan banyak lagi. NumPy adalah paket fundamental untuk komputasi matematis dan ilmiah dengan Python karena struktur datanya yang efisien dan mudah digunakan.
Memahami cara NumPy menangani array dan manipulasi data merupakan langkah penting bagi setiap ilmuwan data atau penggemar pembelajaran mesin. Selain itu, memahami konsep menghapus dan memodifikasi kolom dalam larik NumPy dapat berguna untuk menangani prapemrosesan data skala besar, karena menghapus kolom yang tidak relevan atau tidak perlu dapat secara signifikan meningkatkan waktu pemrosesan dan membuat data lebih mudah dianalisis.
