V tomto článku budeme diskutovať o programovacom jazyku Python, konkrétne sa zameriame na knižnicu NumPy a ako odstrániť stĺpec pomocou tejto knižnice. Python je všestranný programovací jazyk široko používaný na rôzne účely vrátane vývoja webu, analýzy údajov, umelej inteligencie a ďalších. Jednou z kľúčových zložiek popularity Pythonu sú jeho početné knižnice, vďaka ktorým je proces kódovania efektívnejší a ľahšie ovládateľný. NumPy je jednou z takýchto knižníc, špeciálne navrhnutá na prácu s veľkými, viacrozmernými poľami a maticami číselných údajov. V oblasti manipulácie s údajmi je nevyhnutné vedieť, ako odstrániť stĺpce z poľa, pretože ide o bežný krok predspracovania v mnohých pracovných postupoch.
Knižnica NumPy ponúka na splnenie tejto úlohy užívateľsky prívetivú funkciu nazývanú `delete`. Funkcia numpy.delete() je schopná odstrániť prvky v poli pozdĺž špecifikovanej osi. Vďaka tomu je pre nás jednoduché odstrániť stĺpec z 2D poľa alebo matice.
Na začiatok importujme knižnicu NumPy a vytvorte vzorové 2D pole:
import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("Original array:")
print(array)
Teraz použijeme funkciu `np.delete()` na odstránenie konkrétneho stĺpca z nášho 2D poľa:
# Deleting the second column (index 1)
array_modified = np.delete(array, 1, axis=1)
print("nArray with the second column deleted:")
print(array_modified)
Vysvetlenie funkcie np.delete().
Funkcia np.delete() má tri hlavné argumenty: vstupné pole, index prvku alebo stĺpca, ktorý sa má vymazať, a os, pozdĺž ktorej sa má vymazať. Parameter osi je v tomto prípade kľúčový, pretože chceme odstrániť stĺpec, nielen prvok. Nastavením axis=1 hovoríme funkcii, aby vymazala pozdĺž osi stĺpca. Ak by sme nastavili axis=0, funkcia by vymazala pozdĺž osi riadku.
Všimnite si, že funkcia np.delete() nemení pôvodné pole na mieste. Namiesto toho vráti nové upravené pole, ktoré je nevyhnutné, ak chcete zachovať pôvodné údaje vo svojom pracovnom postupe.
Navigácia v knižnici NumPy
Knižnica NumPy má množstvo techník a funkcií na spracovanie veľkých, viacrozmerných polí a matíc číselných údajov. Niekoľko populárnych funkcií zahŕňa `reshape`, `concatenate`, `split` a mnoho ďalších. NumPy je základný balík pre matematické a vedecké výpočty s Pythonom vďaka svojim efektívnym a ľahko použiteľným dátovým štruktúram.
Pochopenie spôsobu, akým NumPy zaobchádza s poliami a manipuláciou s údajmi, je nevyhnutným krokom pre každého dátového vedca alebo nadšenca strojového učenia. Okrem toho, pochopenie konceptu odstraňovania a úpravy stĺpcov v poliach NumPy môže byť užitočné pri spracovávaní rozsiahleho predbežného spracovania údajov, pretože odstránenie irelevantných alebo nepotrebných stĺpcov môže výrazne skrátiť čas spracovania a zjednodušiť analýzu údajov.
