在本文中，我們將討論 Python 編程語言，特別關注庫 NumPy 以及如何使用該庫刪除列。 Python 是一種多功能編程語言，廣泛用於各種用途，包括 Web 開發、數據分析、人工智能等。 Python 流行的關鍵組成部分之一是其眾多的庫，這些庫使編碼過程更加高效且更易於處理。 NumPy 就是這樣一種庫，專為處理大型多維數組和數字數據矩陣而設計。 在數據操作領域，了解如何從數組中刪除列至關重要，因為這是許多工作流中常見的預處理步驟。
NumPy 庫提供了一個名為“刪除”的用戶友好函數來完成此任務。 numpy.delete() 函數能夠沿指定軸刪除數組中的元素。 這使得我們可以輕鬆地從二維數組或矩陣中刪除列。
首先，讓我們導入 NumPy 庫並創建一個示例二維數組：
import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("Original array:")
print(array)
現在，我們將使用 `np.delete()` 函數從我們的二維數組中刪除特定列：
# Deleting the second column (index 1)
array_modified = np.delete(array, 1, axis=1)
print("nArray with the second column deleted:")
print(array_modified)
解釋 np.delete() 函數
np.delete() 函數採用三個主要參數：輸入數組、要刪除的元素或列的索引以及刪除的軸。 在這種情況下，軸參數至關重要，因為我們要刪除列，而不僅僅是一個元素。 通過設置 axis=1，我們告訴函數沿列軸刪除。 如果我們設置 axis=0，該函數將沿行軸刪除。
請注意，np.delete() 函數不會就地修改原始數組。 相反，它返回一個新的修改後的數組，當您想要在工作流中維護原始數據時，這是必不可少的。
瀏覽 NumPy 庫
NumPy 庫具有多種技術和函數來處理大型、多維數組和數字數據矩陣。 幾個流行的函數包括“reshape”、“concatenate”、“split”等等。 由於其高效且易於使用的數據結構，NumPy 是使用 Python 進行數學和科學計算的基礎包。
了解 NumPy 處理數組和數據操作的方式是每個數據科學家或機器學習愛好者必不可少的一步。 此外，掌握在 NumPy 數組中刪除和修改列的概念有助於處理大規模數據預處理，因為刪除不相關或不必要的列可以顯著縮短處理時間並使數據更易於分析。
