У цій статті ми обговоримо мову програмування Python, особливо зосередившись на бібліотеці NumPy і як видалити стовпець за допомогою цієї бібліотеки. Python — це універсальна мова програмування, яка широко використовується для різних цілей, включаючи веб-розробку, аналіз даних, штучний інтелект тощо. Одним із ключових компонентів популярності Python є його численні бібліотеки, які роблять процес кодування ефективнішим і зручнішим у обробці. NumPy — одна з таких бібліотек, спеціально розроблена для роботи з великими багатовимірними масивами та матрицями числових даних. У сфері маніпулювання даними важливо знати, як видалити стовпці з масиву, оскільки це звичайний етап попередньої обробки в багатьох робочих процесах.
Бібліотека NumPy пропонує зручну функцію під назвою `delete` для виконання цього завдання. Функція numpy.delete() здатна видаляти елементи в масиві вздовж вказаної осі. Це спрощує для нас видалення стовпця з двовимірного масиву або матриці.
Для початку давайте імпортуємо бібліотеку NumPy і створимо зразок 2D-масиву:
import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("Original array:")
print(array)
Тепер ми використаємо функцію `np.delete()`, щоб видалити певний стовпець із нашого 2D-масиву:
# Deleting the second column (index 1)
array_modified = np.delete(array, 1, axis=1)
print("nArray with the second column deleted:")
print(array_modified)
Пояснення функції np.delete().
Функція np.delete() приймає три основні аргументи: вхідний масив, індекс елемента або стовпця, який потрібно видалити, і вісь, уздовж якої потрібно видалити. Параметр осі є вирішальним у цьому випадку, оскільки ми хочемо видалити стовпець, а не просто елемент. Встановлюючи axis=1, ми наказуємо функції видалити вздовж осі стовпця. Якби ми встановили axis=0, функція видалила б вздовж осі рядка.
Зауважте, що функція np.delete() не змінює вихідний масив на місці. Натомість він повертає новий змінений масив, що важливо, якщо ви хочете зберегти вихідні дані у своєму робочому процесі.
Навігація бібліотекою NumPy
Бібліотека NumPy має різноманітні прийоми та функції для роботи з великими багатовимірними масивами та матрицями числових даних. Кілька популярних функцій включають `reshape`, `concatenate`, `split` та багато іншого. NumPy є основним пакетом для математичних і наукових обчислень на Python завдяки своїм ефективним і простим у використанні структурам даних.
Розуміння того, як NumPy обробляє масиви та маніпулювання даними, є важливим кроком для кожного фахівця з даних або ентузіаста машинного навчання. Крім того, розуміння концепції видалення та зміни стовпців у масивах NumPy може бути корисним для обробки великомасштабної попередньої обробки даних, оскільки видалення нерелевантних або непотрібних стовпців може значно скоротити час обробки та полегшити аналіз даних.
