Деректермен жұмыс істеуге арналған кітапханалар
жүктеу/скачать 28,25 Kb.
|
|
Деректермен жұмыс істеуге арналған кітапханалар 3.1 NumPy кітапханасымен танысу NumPy кітапханасын, онымен қалай жұмыс істеу керектігін және деректерді талдауда не үшін қажет екенін түсінейік. Естеріңізге сала кетейік, NumPy кітапханасы – бұл әртүрлі типтегі математикалық есептеулерге және көп өлшемді массивтермен жұмыс істеуге арналған кітапхана. Бұл өте қуатты, ол көптеген математикалық әлеуетке ие, өйткені онда көптеген функциялар бар, және де онымен жұмыс істеуді бастау үшін өте икемді және түсінікті интерфейс бар. Алдымен NumPy кітапханасының негізгі құрылымы қандай екенін түсінейік. Негізгі құрылым – бұл біздің деректеріміздің негізінде құрылған көпөлшемді массив. Алдымен оны жасауға тырысайық, содан кейін NumPy-де көпөлшемді массивтің қандай қасиеттері бар екенін егжей-тегжейлі қарастырайық. Бастау үшін біз кітапхананы импорттаймыз. Қандай да бір массивті құру үшін бізге деректерді белгілі бір тізбек түрінде қабылдайтын array функциясын шақыру керек. import numpy as np x = np.array([1,2,3,4]) dtype атрибутының көмегімен біздің массивте қандай деректер типі сақталатынын білуге болады. x.dtype Деректер типі автоматты түрде кіріс деректері негізінде анықталуы мүмкін, сонымен қатар массивті қосымша аргумент ретінде құру кезінде оны көрсетуге болады. x = np.array([1,2,3,4], dtype=np.int64) Бұл жағдайда біз қандай да бір өлшемді массив құрдық және өлшемі қандай екенін көру үшін shape атрибутын қолданамыз. x.shape Shape атрибуты массивтегі бар барлық осьтер бойынша өлшемдер жиынтығын қайтарады, яғни егер ол екі өлшемді массив болса, онда біз жолдар мен бағандар саны жұбын қайтарар едік, бірақ бұл жағдайда біз бір өлшемді массив аламыз және тек бір мән қайтарылады. Екі өлшемді массивті немесе матрицаны қалай құруға болатынын және оның қандай қасиеттері болатынын қарастырайық. m = np.array([[2,3,4],[5,6,7]]) NumPy массивтерін бірнеше жолмен жасауға болады. Біз list негізінде массивті қалай құруға болатынын қарастырдық, сонымен қатар кірістірілген функция негізінде массивтерді құруға тырысуға болады. Айталық, егер біз тек бірліктермен толтырылған массив алғымыз келсе, онда ones функциясын қолдана аламыз, ол аргумент ретінде біздің массивтің өлшемін алады, нәтижесінде біз тек бірліктермен толтырылған массив аламыз. m = np.ones(5) Сол сияқты тек нөлдермен толтырылған массив жасауға болады m = np.zeros(2) Сондай-ақ кездейсоқ сандармен немесе кейбір тұрақты мәндермен толтырылған массив жасауға болады. Бірлік матрицасын құру қажет болған жағдайды қарастырайық, онда диагональ бойынша бірліктер болады, ал қалған мәндер нөлге тең болады. m = np.eye(6) Кездейсоқ мәндермен толтырылған массивті құру үшін random әдісін қолдануға болады m = np.random.random((2,3)) Массив жасағаннан кейін біз онымен қандай-да бір түрде өзара әрекеттесіп, белгілі бір шамаларды немесе белгілі бір шартты қанағаттандыратын мәндерді көргіміз келеді, және мұндай жұмыс жасау үшін массив бойынша қандай-да бір жолмен жүру керек, яғни индекс бойынша сілтеме жасау керек. NumPy-де индекстеу қалай реттелген? Егер бізде бір өлшемді массив болса, біз жай ғана қажетті индексті таңдап, мәнді шығарып аламыз, сәйкесінше индекстеу нөлден басталады. x[0] Екі өлшемді матрицаны қарастырайық және бұл жағдайда индекстеу қалай болатынын көрейік. Егер біз бірінші жолда және үшінші бағанда орналасқан элементті шығарғымыз келсе, индекстерді бірден екі осьте беруіміз керек, яғни алдымен квадрат жақшадағы бірінші аргумент X осі бойынша индексті көрсетеді, ал екінші аргумент ретінде Y осі бойынша индексті көрсетеді m[1,3] Индекс мәнінің белгілі бір аралығын да көрсетуге болады, мысалы, келесідей: енді біз барлық мәндерді мерзім бойынша таңдаймыз және тек алғашқы үш бағандағы барлық мәндерді аламыз. m[:,:3] Сондай-ақ, кейбір шарттарды қолдана отырып, берілген Шекті қанағаттандыратын мәндерді шығаруға болады. Бізде қандай да бір массив бар делік, біз берілген саннан асатын барлық мәндерді тапқымыз келеді. Бұл жағдайда индекстеу қалай жүреді? Алдымен біз өз шарттарымызды қоюымыз керек, нәтижесінде бізде қандай да бір маска қайтарылады, маска-бұл бастапқы өлшеммен бірдей массив, бірақ мән ретінде true немесе false көрсетіледі, яғни массивтегі берілген сан белгіленген шектен асады немесе аспайды, содан кейін бізге қажет мәнді шығару үшін біз бұл масканы индекс ретінде массивке жібереміз, нәтижесінде шартты қанағаттандыратын мәндер массиві қайтарылады. жүктеу/скачать 28,25 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|