ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ನಂಬಿ ಕುಸಿತದ ಕೊನೆಯ ಆಯಾಮ

ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್ ಬಳಕೆಯು ಘಾತೀಯವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ NumPy. NumPy ಪ್ರಬಲ ಮತ್ತು ಬಹುಮುಖ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದ್ದು, ಇತರ ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ದೊಡ್ಡ, ಬಹುಆಯಾಮದ ಸರಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಸಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯೆಂದರೆ ರಚನೆಯ ಕೊನೆಯ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕುಸಿಯಲು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಈ ವಿಷಯವನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪರಿಚಯದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ನಂತರ ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ಕೋಡ್‌ನ ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿವರಣೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಾವು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರಬಹುದಾದ ಕೆಲವು ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಷಯಗಳು ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಅಗತ್ಯ ಕೊನೆಯ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕುಸಿಯಿರಿ ನೀವು ಬಹುಆಯಾಮದ ಅರೇಯಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿದಾಗ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಸರಳವಾದ, ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬಯಸಿದಾಗ ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯ ವಿವಿಧ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು. ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಅದರ ಅಕ್ಷದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಕೊನೆಯ ಆಯಾಮವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಅಥವಾ ಕುಸಿಯುವ ಮೂಲಕ ಕಡಿಮೆ ಆಯಾಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೂಲ ರಚನೆಯನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ಪರಿಹಾರ: np.squeeze ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು

ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಅದನ್ನು ಬಳಸುವುದು numpy.ಸ್ಕ್ವೀಝ್ ಕಾರ್ಯ. ಈ ಕಾರ್ಯವು ಇನ್‌ಪುಟ್ ರಚನೆಯ ಆಕಾರದಿಂದ ಏಕ-ಆಯಾಮದ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ.

import numpy as np

arr = np.random.rand(2, 3, 1)
print("Original array shape:", arr.shape)

collapsed_arr = np.squeeze(arr, axis=-1)
print("Collapsed array shape:", collapsed_arr.shape)

ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿವರಣೆ

ಈಗ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಒಡೆಯೋಣ ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳೋಣ.

1. ಮೊದಲಿಗೆ, ನಾವು NumPy ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು np ಆಗಿ ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ:

import numpy as np

2. ಮುಂದೆ, ನಾವು ಆಕಾರದೊಂದಿಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ 3-ಆಯಾಮದ ರಚನೆಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ (2, 3, 1):

arr = np.random.rand(2, 3, 1)
print("Original array shape:", arr.shape)

3. ಈಗ, ನಾವು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ np.ಸ್ಕ್ವೀಝ್ ರಚನೆಯ ಕೊನೆಯ ಆಯಾಮವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕುಗ್ಗಿಸುವ ಕಾರ್ಯ ಅಕ್ಷರೇಖೆ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ -1:

collapsed_arr = np.squeeze(arr, axis=-1)
print("Collapsed array shape:", collapsed_arr.shape)

4. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ನಾವು (2, 3) ಆಕಾರದೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಕೊನೆಯ ಆಯಾಮವನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಕುಸಿದಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಪರ್ಯಾಯ ಪರಿಹಾರ: ಮರುರೂಪ

ಕೊನೆಯ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸುವ ಇನ್ನೊಂದು ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಬಳಸುವುದು numpy.reshape ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸರಿಯಾದ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿ.

collapsed_arr_reshape = arr.reshape(2, 3)
print("Collapsed array shape using reshape:", collapsed_arr_reshape.shape)

ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನಾವು (2, 3) ಆಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಲು ಮೂಲ ರಚನೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಮರುರೂಪಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಕೊನೆಯ ಆಯಾಮವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ.

ಸಂಬಂಧಿತ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳು

NumPy ಯ ಹೊರತಾಗಿ, ಪೈಥಾನ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಇತರ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳಿವೆ, ಅದು ಅರೇಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಒಂದು ಗ್ರಂಥಾಲಯ ಸೈಪಿ, ಇದು NumPy ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಗ್ರಂಥಾಲಯ ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೊ ಟೆನ್ಸರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ (ಅಂದರೆ, ಬಹು ಆಯಾಮದ ಅರೇಗಳು) ಸಹ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತನ್ನದೇ ಆದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ದಿ ಪಾಂಡಾಗಳು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ಗಳು, ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೋಷ್ಟಕಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದಾದ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ರಚನೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ದಿ numpy.newaxis ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ರಚನೆಗೆ ಹೊಸ ಅಕ್ಷವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಆಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ನೀವು ರಚನೆಯ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಬೇಕಾದಾಗ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ವ್ಯೂಹಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ. NumPy ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಕೊನೆಯ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕುಸಿಯುವಂತಹ ತಿಳುವಳಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳು ವಿವಿಧ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗುತ್ತವೆ.