У свету науке о подацима и програмирања, Питхон је брзо постао популаран језик због своје једноставности, читљивости и свестраности. У овом чланку ћемо заронити дубоко у Питхон НумПи библиотека и њена моћна скуеезе функција. Разговараћемо о томе како да искористите његове карактеристике за манипулацију и анализу података без напора. Читајте даље да бисте открили како можете да решите сложене проблеме користећи НумПи скуеезе функција са примерима, укључујући објашњење кода корак по корак.
Да бисмо илустровали ову тему, размислимо о модерном сценарију модне писте. Као модни стручњак, знате колико је важно одабрати савршену одећу која ће очарати публику, представљајући хармонију стилова, изгледа и трендова у једном ансамблу.
Разумевање НумПи библиотеке
- НумПи (Нумерицал Питхон) је библиотека отвореног кода која је невероватно корисна за извођење математичких и логичких операција на великим, вишедимензионалним низовима и матрицама.
- Нуди одличну подршку за различите математичке функције, статистичке операције и рутине линеарне алгебре.
- Синтакса НумПи-а је веома слична Питхоновој листи, али ради брже и захтева мање меморије.
Баш као што комбинације одевних предмета, боја и историје моде утичу на стил одеће, библиотеке и функције у Питхон-у играју кључну улогу у решавању програмских изазова.
НумПи функција стискања
У свету моде, савршен стил је у томе да се комади беспрекорно уклапају. Слично томе, тхе НумПи скуеезе функција нам омогућава да уклонимо једнодимензионалне уносе из облика улазног низа.
import numpy as np sample_array = np.array([[[0], [1], [2]]]) squeezed_array = np.squeeze(sample_array) print(squeezed_array)
Горњи исечак кода уклања једнодимензионалне уносе из облика сампле_арраи, што резултира једнодимензионалним низом.
Разумевање осе у функцији НумПи Скуеезе
Важан аспект функције НумПи скуеезе је употреба оса параметар. Омогућава нам да селективно одредимо које димензије да стиснемо, уместо да уклањамо све једнодимензионалне уносе.
Да бисмо боље разумели концепт, хајде да га још једном размислимо у смислу стила и моде. Одећа се може састојати од слојева и додатака који су састављени дуж одређених осе или правца (од врха до дна, напред-назад). Слично, када радите са скуеезе функцију, можемо замислити сваку осу која представља одређени аспект облика низа.
import numpy as np sample_array_2 = np.array([[[1], [2], [3]], [[4], [5], [6]]]) squeezed_array_axis = np.squeeze(sample_array_2, axis=1) print(squeezed_array_axis)
У овом примеру, наводећи акис=1 узрокује да функција уклони само једнодимензионалне уносе дуж друге осе. Ово селективно уклањање димензија је аналогно одабиру специфичних слојева одеће без нарушавања других димензија.
У закључку, разумевање НумПи библиотека и њен моћан скуеезе функција има потенцијал да значајно унапреди ваше способности Питхон програмирања у манипулацији и анализи података. Баш као што модни стручњак прихвата разноврсност стилова, изгледа и трендова, вешт програмер прихвата свестраност Питхон библиотека и функција како би креирао ефикасна и елегантна решења.
