V tem članku bomo razpravljali o programskem jeziku Python, posebej se bomo osredotočili na knjižnico NumPy in kako izbrisati stolpec s to knjižnico. Python je vsestranski programski jezik, ki se pogosto uporablja za različne namene, vključno s spletnim razvojem, analizo podatkov, umetno inteligenco in več. Ena od ključnih sestavin priljubljenosti Pythona so njegove številne knjižnice, zaradi katerih je proces kodiranja učinkovitejši in lažji za uporabo. NumPy je ena taka knjižnica, posebej zasnovana za delo z velikimi, večdimenzionalnimi nizi in matricami numeričnih podatkov. Na področju manipulacije s podatki je bistveno vedeti, kako izbrisati stolpce iz matrike, saj je to običajen korak predprocesiranja v številnih potekih dela.
Knjižnica NumPy ponuja uporabniku prijazno funkcijo, imenovano `delete` za doseganje te naloge. Funkcija numpy.delete() lahko odstrani elemente v matriki vzdolž določene osi. To nam olajša brisanje stolpca iz 2D polja ali matrike.
Za začetek uvozimo knjižnico NumPy in ustvarimo vzorčno 2D matriko:
import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("Original array:")
print(array)
Zdaj bomo uporabili funkcijo `np.delete()` za brisanje določenega stolpca iz naše 2D matrike:
# Deleting the second column (index 1)
array_modified = np.delete(array, 1, axis=1)
print("nArray with the second column deleted:")
print(array_modified)
Razlaga funkcije np.delete().
Funkcija np.delete() sprejme tri glavne argumente: vhodno polje, indeks elementa ali stolpca, ki ga želite izbrisati, in os, vzdolž katere želite izbrisati. Parameter osi je v tem primeru ključen, saj želimo izbrisati stolpec, ne le elementa. Z nastavitvijo axis=1 ukažemo funkciji, naj izbriše vzdolž osi stolpca. Če bi nastavili axis=0, bi funkcija izbrisala vzdolž osi vrstice.
Upoštevajte, da funkcija np.delete() ne spremeni izvirne matrike na mestu. Namesto tega vrne novo spremenjeno matriko, kar je bistveno, če želite ohraniti izvirne podatke v svojem delovnem toku.
Krmarjenje po knjižnici NumPy
Knjižnica NumPy ima različne tehnike in funkcije za ravnanje z velikimi, večdimenzionalnimi nizi in matricami numeričnih podatkov. Več priljubljenih funkcij vključuje `preoblikovati`, `združiti`, `razdeliti` in še veliko več. NumPy je temeljni paket za matematično in znanstveno računalništvo s Pythonom zaradi svojih učinkovitih in za uporabo enostavnih podatkovnih struktur.
Razumevanje načina NumPy za ravnanje z nizi in manipulacijo podatkov je bistven korak za vsakega podatkovnega znanstvenika ali navdušenca nad strojnim učenjem. Poleg tega je razumevanje koncepta brisanja in spreminjanja stolpcev v nizih NumPy lahko koristno pri ravnanju s predhodno obdelavo podatkov v velikem obsegu, saj lahko brisanje nepomembnih ali nepotrebnih stolpcev bistveno izboljša čas obdelave in olajša analizo podatkov.
