perkenalan
Python mangrupikeun basa pamrograman anu serbaguna sareng seueur dianggo dina sagala rupa widang, kalebet analisis data, intelijen buatan, sareng pamekaran wéb. Salah sahiji perpustakaan penting pikeun nanganan data skala ageung dina Python nyaéta Numpy. NumPy nyadiakeun obyék Asép Sunandar Sunarya N-dimensi kuat, nu ngamungkinkeun urang pikeun ngalakukeun operasi matematik kompléks kalawan betah. Salah sahiji operasi kritis dina analisis data nyaéta fungsi pamisah, nu dipaké pikeun ngabagi data kana bagian-bagian nu leuwih leutik pikeun analisis salajengna. Dina artikel ieu, urang bakal teuleum kana sintaksis sareng panggunaan fungsi pamisah NumPy ku cara nyayogikeun solusi praktis, panjelasan léngkah-léngkah, sareng ngabahas perpustakaan sareng fungsi anu aya hubunganana.
Solusi pikeun masalah:
Anggap urang gaduh set data anu dihasilkeun tina peragaan busana sareng hoyong nganalisis gaya, tren, sareng kombinasi warna anu béda. Tujuan kami nyaéta pikeun ngabagi set data ieu kana sakumpulan anu langkung alit pikeun analisa salajengna. Pikeun ngahontal ieu, urang bakal ngagunakeun Fungsi pamisah 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)
Katerangan léngkah-léngkah ngeunaan kodeu:
1. Urang mimitian ku ngimpor perpustakaan NumPy, nu nyadiakeun kami fungsi diperlukeun pikeun nanganan data skala badag.
2. Urang lajeng nyieun a sampel dataset kalayan gaya busana anu béda, tren, sareng skéma warna. Dataset ieu mangrupikeun susunan 2D NumPy.
3. Tungtungna, ngagunakeun Fungsi pamisah NumPy, urang ngabagi dataset kana dua bagian sarua. Variabel 'split_data' ayeuna ngandung dua susunan nu leuwih leutik, masing-masing mibanda satengah tina susunan data aslina.
Ngartos NumPy sareng fungsi pamisah na
NumPy, pondok pikeun Numeric Python, mangrupa perpustakaan penting pikeun ngajalankeun operasi numeris di Python. Hal ieu dipikawanoh lega pikeun na éfisién N-diménsi objék Asép Sunandar Sunarya, nu boga fungsi minangka alat kuat pikeun komputasi ilmiah sarta analisis data.
nu NumPy pamisah fungsi dipaké pikeun ngabagi hiji Asép Sunandar Sunarya input kana sababaraha arrays leutik sapanjang hiji sumbu dieusian. Pungsi ieu bisa jadi mangpaat pikeun ngarecah datasets badag kana leutik, bagian leuwih manageable, sahingga leuwih gampang pikeun ngalakukeun analisa husus dina porsi misah tina data.
Fungsi NumPy séjén pikeun manipulasi data
Salian ti fungsi pamisah, NumPy ogé nawiskeun sababaraha fungsi séjén pikeun manipulasi data, sapertos:
- ngawangun deui: Pungsi ieu dipaké pikeun ngarobah wangun arrays dibikeun tanpa ngarobah data dasar. Éta tiasa dianggo pikeun ngarobih array hiji diménsi kana array dua diménsi atanapi sabalikna.
- ngahijikeun: Pungsi ieu dipaké pikeun ngahijikeun dua atawa leuwih arrays sapanjang sumbu nu tangtu. Bisa jadi mantuan lamun ngagabungkeun data ti sumber béda.
- hstack: Pungsi ieu dipaké pikeun tumpukan arrays horisontal (kolom-wijaksana) sapanjang sumbu tunggal. Mangpaat pikeun nambihkeun kolom kana array anu tos aya atanapi nyiptakeun arrays énggal ku cara ngagabung sababaraha arrays sisi-sisi.
- vstack: Sarupa jeung hstack, fungsi ieu dipaké pikeun tumpukan arrays vertikal (baris-wijaksana) sapanjang sumbu tunggal. Mangpaat pikeun nambihkeun barisan kana array anu tos aya atanapi nyiptakeun arrays énggal ku cara ngagabung sababaraha arrays di luhur masing-masing.
Dina kacindekan, anu Fungsi pamisah NumPy mangrupa alat penting pikeun nanganan data skala badag dina Python. Ku ngabagi set data kana sakumpulan anu langkung alit, urang tiasa sacara éfisién nganalisis subkumpulan data khusus sareng nimba wawasan anu berharga. Saterusna, pamahaman fungsi patali jeung perpustakaan di NumPy salajengna bakal mantuan ngaronjatkeun kamampuhan manipulasi data urang dina Python.
