Numpy on Pythonis võimas arvandmetöötluse teek. Üks levinud ülesanne arvulises andmetöötluses ja andmeanalüüsis on massiivi jagamine võrdse suurusega tükkideks. Selles artiklis uuritakse, kuidas seda Numpy abil saavutada, ja antakse põhjalik juhend kaasatud sammude kohta. Sukeldume sisse!
Suure Numpy massiivi väiksemateks võrdseteks tükkideks jagamise probleemi lahendamiseks saame kasutada tuim.lõhestatud funktsiooni. See funktsioon võimaldab jagada massiivi mitmeks alammassiiviks, mis on piki määratud telge võrdse suurusega. Sukeldume lahendusse ja mõistame koodi samm-sammult.
import numpy as np
def numpy_split_to_chunks(array, chunk_size):
return np.array_split(array, chunk_size, axis=0)
large_array = np.random.randint(0, 100, size=(10, 4))
chunk_size = 2
chunks = numpy_split_to_chunks(large_array, chunk_size)
Esiteks impordime numpy teegi ja seejärel määratleme funktsiooni nimega tükkideks_jagatud mis võtab kaks sisendparameetrit: tükeldatav massiiv ja soovitud tüki suurus. Funktsioon tagastab numpy massiivide loendi, mis on tükid.
Siin kasutame funktsiooni numpy massiivi_jaotus sisendmassiivi jagamiseks. Samuti määrame telje, mida mööda massiivi poolitada tahame. Meie näites määrame telje = 0, mis tähendab, et tahame massiivi mööda ridu poolitada.
Lõpuks loome juhusliku täisarvude massiivi (large_array) ja määratleme tüki suuruse (antud juhul 2). Me kutsume oma tükkideks_jagatud funktsioon tükkide loendi hankimiseks.
Numpy raamatukogu
- Numpy teek on Pythoni teadusliku andmetöötluse põhiteek.
- Seda kasutatakse laialdaselt lineaarse algebra, statistika ja andmeanalüüsiga seotud ülesannete jaoks.
- See pakub suure jõudlusega mitmemõõtmelist massiiviobjekti ja tööriistu massiividega töötamiseks.
Numpy raamatukogul on lai valik funktsioone ja funktsioone, mis on kasulikud erinevatel matemaatilistel ja arvutuslikel eesmärkidel. Selle võimalused hõlmavad massiivi manipuleerimine, matemaatilised tehted massiividel ja statistilised funktsioonid. Numpyt kombineeritakse andmete visualiseerimiseks sageli teiste teekidega, näiteks Matplotlibiga, muutes selle Pythonis töötavate andmeteadlaste ja inseneride jaoks põhiliseks.
Numpy massiivi poolitamine
- Numpyl on massiivide jagamiseks mitu funktsiooni, näiteks tuim.lõhestatud, numpy.array_split, numpy.hsplit ja numpy.vsplit.
- Need funktsioonid võimaldavad jagada massiivi teatud telje mööda mitmeks osaks.
- Need on kasulikud andmete levitamisel, paralleelarvutuste tegemisel ja andmete korrastamisel.
Numpy pakutavad erinevad massiivi jagamise funktsioonid võimaldavad arendajatel tõhusalt töötada suurte andmekogumitega, eraldada kindlaid andmeosi või jagada andmeid mitme paralleelse ülesande vahel. Need funktsioonid on võimsad tööriistad andmete analüüsimisel ja töötlemisel ning Pythonis arvandmetöötluse töövoogude programmeerimisel olulised.
