V zadnjih letih se je uporaba Pythona na različnih področjih eksponentno razširila, zlasti na področju obdelave podatkov in znanstvenega računalništva. Ena najpogosteje uporabljenih knjižnic za ta opravila je NumPy. NumPy je zmogljiva in vsestranska knjižnica, ki se med drugimi matematičnimi funkcijami pogosto uporablja za delo z velikimi večdimenzionalnimi nizi in matrikami. Ena pogosta operacija pri delu s temi podatkovnimi strukturami je potreba po strnjenju ali zmanjšanju zadnje dimenzije matrike. V tem članku bomo podrobno raziskali to temo, začenši z uvodom v težavo, sledila bo rešitev in razlaga kode po korakih. Nazadnje se bomo poglobili v nekatere povezane teme in knjižnice, ki bi lahko bile zanimive.
Potreba po strni zadnjo dimenzijo matrike se lahko pojavi v različnih situacijah, na primer, ko ste izračunali rezultat iz večdimenzionalne matrike in želite pridobiti preprostejšo, zmanjšano predstavitev podatkov. Ta operacija v bistvu vključuje preoblikovanje izvirne matrike v matriko z manj dimenzijami z odstranitvijo ali strnitvijo zadnje dimenzije vzdolž njene osi.
Rešitev: Uporaba np.squeeze
Eden od načinov za reševanje te težave je uporaba numpy.stisniti funkcijo. Ta funkcija odstrani enodimenzionalne vnose iz oblike vhodne matrike.
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)
Razlaga po korakih
Razčlenimo zdaj kodo in razumemo, kako deluje.
1. Najprej uvozimo knjižnico NumPy kot np:
import numpy as np
2. Nato ustvarimo naključno 3-dimenzionalno matriko z obliko (2, 3, 1):
arr = np.random.rand(2, 3, 1)
print("Original array shape:", arr.shape)
3. Zdaj uporabljamo np.stisniti funkcijo za strnitev zadnje dimenzije matrike z določitvijo os parameter kot -1:
collapsed_arr = np.squeeze(arr, axis=-1)
print("Collapsed array shape:", collapsed_arr.shape)
4. Posledično dobimo novo matriko z obliko (2, 3), kar kaže, da je bila zadnja dimenzija uspešno strnjena.
Alternativna rešitev: preoblikujte
Drug način za strnitev zadnje dimenzije je uporaba numpy.reshape delujejo z ustreznimi parametri, da dosežejo želeni rezultat.
collapsed_arr_reshape = arr.reshape(2, 3)
print("Collapsed array shape using reshape:", collapsed_arr_reshape.shape)
V tem primeru smo izrecno preoblikovali izvirno matriko v obliko (2, 3), s čimer smo zadnjo dimenzijo dejansko strnili.
Sorodne knjižnice in funkcije
Poleg NumPy je v ekosistemu Python še nekaj drugih knjižnic, ki ponujajo orodja za delo z nizi in matrikami. Ena takih knjižnic je SciPy, ki gradi na NumPy in zagotavlja dodatno funkcionalnost za znanstveno računalništvo. Na področju strojnega učenja knjižnica TensorFlow deluje tudi s tenzorji (tj. večdimenzionalnimi nizi) in nudi lasten niz funkcij za manipulacijo matrike. Poleg tega je pand knjižnico lahko uporabimo za manipulacijo Podatkovni okvirji, podatkovna struktura višje ravni, ki si jo lahko predstavljamo kot tabele, ki vsebujejo polja. Poleg tega je numpy.newaxis Operacija vam omogoča, da matriki dodate novo os, kar je lahko uporabno, ko morate razširiti dimenzije matrike, da se ujema z obliko, ki je potrebna za operacijo.
Skratka, sposobnost učinkovitega manipuliranja in dela z nizi je bistvena veščina v svetu programiranja in znanosti o podatkih. NumPy je izjemno zmogljiva knjižnica, ki ponuja obsežno funkcionalnost, in razumevanje tehnik, kot je strnitev zadnje dimenzije, bo koristno v različnih situacijah, ko imamo opravka z velikimi in zapletenimi nabori podatkov.
