Pengantar
Python adalah bahasa pemrograman yang serbaguna dan banyak digunakan di berbagai bidang, termasuk analisis data, kecerdasan buatan, dan pengembangan web. Salah satu pustaka penting untuk menangani data berskala besar dengan Python adalah JumlahPy. NumPy menyediakan objek array N-dimensi yang kuat, yang memungkinkan kita melakukan operasi matematika yang kompleks dengan mudah. Salah satu operasi penting dalam analisis data adalah fungsi perpecahan, yang digunakan untuk membagi data menjadi bagian-bagian yang lebih kecil untuk analisis lebih lanjut. Pada artikel ini, kita akan menyelami sintaks dan penggunaan fungsi split NumPy dengan memberikan solusi praktis, penjelasan langkah demi langkah, dan membahas pustaka dan fungsi terkait.
Solusi untuk masalah ini:
Misalkan kita memiliki kumpulan data yang dihasilkan dari peragaan busana dan ingin menganalisis gaya, tren, dan kombinasi warna yang berbeda. Tujuan kami adalah membagi kumpulan data ini menjadi bagian yang lebih kecil untuk analisis lebih lanjut. Untuk mencapai ini, kita akan menggunakan Fungsi pemisahan NumPy.
import numpy as np
# Sample data (styles, trends, and colors)
data = np.array([["Bohemian", "Oversized", "Earthy"],
["Minimalist", "Tailored", "Monochrome"],
["Classic", "Simple", "Neutrals"],
["Romantic", "Flowy", "Pastels"]])
# Split the data into 2 equal parts using NumPy split function
split_data = np.split(data, 2)
Penjelasan kode langkah demi langkah:
1. Kita mulai dengan mengimpor perpustakaan NumPy, yang memberi kami fungsi yang diperlukan untuk menangani data skala besar.
2. Kami kemudian membuat contoh kumpulan data dengan gaya busana yang berbeda, tren, dan skema warna. Kumpulan data ini adalah larik NumPy 2D.
3. Terakhir, gunakan Fungsi pemisahan NumPy, kami membagi dataset menjadi dua bagian yang sama. Variabel 'split_data' sekarang berisi dua larik yang lebih kecil, masing-masing dengan setengah dari kumpulan data asli.
Memahami NumPy dan fungsi splitnya
NumPy, kependekan dari Numeric Python, adalah pustaka penting untuk melakukan operasi numerik dengan Python. Hal ini diakui secara luas untuk itu objek array N-dimensi yang efisien, yang berfungsi sebagai alat yang ampuh untuk komputasi ilmiah dan analisis data.
Grafik perpecahan NumPy fungsi digunakan untuk membagi array input menjadi beberapa array yang lebih kecil di sepanjang sumbu yang ditentukan. Fungsi ini bermanfaat untuk memecah kumpulan data besar menjadi bagian yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola, sehingga memudahkan untuk melakukan analisis khusus pada bagian data yang terpisah.
Fungsi NumPy lainnya untuk manipulasi data
Selain fungsi split, NumPy juga menawarkan beberapa fungsi lain untuk manipulasi data, seperti:
- membentuk kembali: Fungsi ini digunakan untuk mengubah bentuk array yang diberikan tanpa mengubah data yang mendasarinya. Ini dapat digunakan untuk mengubah array satu dimensi menjadi array dua dimensi atau sebaliknya.
- menggabungkan: Fungsi ini digunakan untuk menggabungkan dua atau lebih array sepanjang sumbu tertentu. Ini dapat membantu saat menggabungkan data dari berbagai sumber.
- tumpukan: Fungsi ini digunakan untuk menumpuk array secara horizontal (berdasarkan kolom) sepanjang sumbu tunggal. Berguna untuk menambahkan kolom ke array yang sudah ada atau membuat array baru dengan menggabungkan beberapa array secara berdampingan.
- vsstack: Mirip dengan hstack, fungsi ini digunakan untuk menumpuk array secara vertikal (baris) sepanjang sumbu tunggal. Ini bermanfaat untuk menambahkan baris ke larik yang ada atau membuat larik baru dengan menggabungkan beberapa larik di atas satu sama lain.
Sebagai kesimpulan, Fungsi pemisahan NumPy adalah alat penting untuk menangani data berskala besar dengan Python. Dengan membagi kumpulan data menjadi bagian yang lebih kecil, kami dapat menganalisis subkumpulan data tertentu secara efisien dan mengekstrak wawasan yang berharga. Selain itu, memahami fungsi dan pustaka terkait di NumPy akan semakin membantu meningkatkan kemampuan manipulasi data kami di Python.
