NumPy เป็นหนึ่งในไลบรารีวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เป็นแก่นสารที่มีอยู่ใน Python ความสามารถในการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพจะทำให้งานประจำวันของคุณง่ายขึ้นมาก เคล็ดลับสี่ข้อที่คุณจะได้เรียนรู้ในบทช่วยสอนนี้จะช่วยให้คุณควบคุมวิธีการทำงานของห้องสมุดได้ดียิ่งขึ้นและสิ่งที่คุณคาดหวังได้จากห้องสมุด! ไปดำน้ำกันเลย

การสร้างอาร์เรย์พิเศษ

ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล การเรียนรู้เชิงลึก และพีชคณิตเชิงเส้น คุณมักจะต้องสร้างอาร์เรย์พิเศษ เช่น อาร์เรย์และเมทริกซ์ของศูนย์และหนึ่ง หรือเมทริกซ์เอกลักษณ์

โชคดีที่ NumPy ทำให้สิ่งนี้ง่ายมาก! มาดูกันว่าเราสามารถสร้างอาร์เรย์ 0s ได้อย่างง่ายดายโดยใช้np.zeros()ฟังก์ชัน:

ในโค้ดด้านบน เราใช้np.zeros()ฟังก์ชันนี้เพื่อสร้างอาร์เรย์ที่มีศูนย์ เมื่อมีการส่งผ่านเพียงค่าเดียว อาร์เรย์หนึ่งมิติจะถูกสร้างขึ้น

ในทำนองเดียวกัน เราสามารถส่งต่อค่าต่างๆ เพื่อสร้างอาร์เรย์พิเศษอื่นๆ ได้:

ในส่วนต่อไปนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้np.where()ฟังก์ชันเพื่อกรองอาร์เรย์

กรองด้วย Where

ฟังก์ชันnp.where()นี้สามารถใช้เพื่อกรอง (และแทนที่) ค่าในอาร์เรย์ เป็นฟังก์ชันที่ทรงพลังอย่างยิ่งที่เลียนแบบการค้นหาและแทนที่ได้ค่อนข้างคล่องแคล่ว

มาดูตัวอย่างพื้นฐานของการกรองข้อมูลของเรากันก่อน:

ในทำนองเดียวกัน เราสามารถใช้ฟังก์ชันเพื่อแทนที่ค่าที่ตรงตามเงื่อนไขหรือไม่ตรงตามเงื่อนไขก็ได้ ทำได้โดยส่งผ่านพารามิเตอร์ที่สองและสาม:

ในตัวอย่างข้างต้น เราส่งผ่านค่าที่เราต้องการแทนที่ค่าที่ตรงตามเงื่อนไขในพารามิเตอร์ที่สอง ในส่วนที่สาม เราส่งค่าที่เราต้องการใช้สำหรับสิ่งที่ไม่ตรงตามเงื่อนไข

การปรับรูปร่างอาร์เรย์ด้วย NumPy

การปรับรูปร่างอาร์เรย์อาจเป็นหนึ่งในกิจกรรมทั่วไปที่คุณต้องทำใน NumPy ตัวอย่างเช่น เมื่อทำงานกับ Deep Neural Network การตรวจสอบให้แน่ใจว่าอาร์เรย์ของคุณมีขนาดเฉพาะเป็นสิ่งสำคัญอย่างเหลือเชื่อ เช่นเดียวกับตัวอย่างอื่นๆ NumPy ทำให้สิ่งนี้ง่ายมาก!

มาดูการเปลี่ยนอาร์เรย์หนึ่งมิติเป็นอาร์เรย์หลายมิติกัน:

ในตัวอย่างข้างต้น เราแปลงอาร์เรย์ของมิติเดียวเป็นเมทริกซ์ 3x3 โดยใช้np.reshape()ฟังก์ชัน

ในทำนองเดียวกัน เราสามารถย้ายอาร์เรย์โดยใช้.tranpose()ฟังก์ชัน np:

การนับค่าที่ไม่ซ้ำ

ในส่วนสุดท้ายนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้np.unique()ฟังก์ชันเพื่อนับค่าที่ไม่ซ้ำในอาร์เรย์ โดยค่าเริ่มต้น ฟังก์ชันจะคืนค่าที่ไม่ซ้ำในอาร์เรย์

อย่างไรก็ตาม คุณสามารถส่งผ่านcounts=Trueพารามิเตอร์และฟังก์ชันจะส่งกลับ tuple ที่มีค่าและการนับแทน

มาดูตัวอย่างการนับค่าที่ไม่ซ้ำในอาร์เรย์:

ในตัวอย่างข้างต้น อาร์เรย์แรกที่ส่งคืนประกอบด้วยค่าที่ไม่ซ้ำ ตามลำดับที่ปรากฏ ส่วนที่สองประกอบด้วยความถี่ที่แต่ละค่าเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น ค่า 1 เกิดขึ้นห้าครั้ง!

บทสรุป

ในบทช่วยสอนนี้ คุณได้เรียนรู้สี่วิธีที่สำคัญในการทำงานกับ NumPy ห้องสมุดมีขนาดใหญ่อย่างไม่น่าเชื่อและมีคุณสมบัติที่มีประโยชน์มากมาย ฉันหวังว่าบทช่วยสอนนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจวิธีการใช้ห้องสมุดอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเล็กน้อย!