|
Reshape(a, newshape, order='C')
|
| bet | 82/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Reshape(a, newshape, order='C') usuli mavjud massivning shaklini (o‘qlar sonini) o‘zgartirish imkonini beradi. Aniqlik uchun biz quyidagi massivdan foydalanamiz va bir nechta misollar keltiramiz:
A = np.arange(9) # sinov bir o‘lchovli qator
A.reshape((4,2)) # biz uning shaklini to‘rt qator va ikkita ustun matritsasiga o‘zgartiramiz
A..reshape((2, -1)) # ikki qatorli matritsa sifatida yangi shakl yaratish
6.2.7-rasm. Massivdan foydalanamiz va bir nechta misollar
NumPy sizga matritsalarni almashtirish imkonini beradi. Quyidagi kabi C matritsasini yaratamiz:
C = A.reshape((2, -1))
Transpozitsiyalangan C matritsasini olish uchun T xususiyatiga quyidagi tarzda kirishingiz kifoya :
6.2.8-rasm. Transpozitsiyalangan C matritsasini ishlanishi
Ko‘pincha boshqa massivning takrorlanishidan iborat massivni yaratishga ehtiyoj tug’iladi. Buning uchun numpy.tile(A, reps) usuli mavjud, bunda A qandaydir massiv, resp esa A massividan nusxa olish kerak bo‘lgan shablondir. Keling, bir nechta misollarni ko‘rib chiqamiz. Buning uchun biz A ro‘yxatini quyidagicha tuzamiz:
A = np.arange(3)
Qo‘ng’iroq np.tile(A, (2,2))A massivni ikki marta vertikal va ikki marta gorizontal ravishda takrorlash orqali yangi massivni yaratadi.
Qo‘ng’iroq np.tile(A, (3,1))A massivni vertikal ravishda uch marta va gorizontal ravishda bir marta takrorlash orqali yangi massivni yaratadi.
NumPy massivi operatsiyalari
NumPy massivlarda ko‘plab elementli arifmetik amallarni taqdim etadi: qo‘shish, ayirish, ko‘paytirish, bo‘lish, darajaga ko‘tarish, trigonometrik funktsiyalar, giperbolik funktsiyalar.
Element bo‘yicha operatsiya har bir aniq elementga ta’sir qiladi. Qo‘shish bir xil indeksdagi elementlarni qo‘shadi. Ayirish, ko‘paytirish va bo‘lish xuddi shunday ishlaydi.
Pandalar
Pandas - python tilidagi juda mashhur ma’lumotlarni qayta ishlash kutubxonasi. Numpy tomonidan quvvatlanadi va jadvallar va vaqt seriyalarini boshqarish uchun maxsus ma’lumotlar tuzilmalarini taqdim etadi. Biz ushbu modulni allaqachon o‘rnatganmiz, uni bloknotga import qilish qoladi.
import os
import pandas as pd
Ma’lumotlar to‘plami *.csv formatida taqdim etilgan jadvaldir. Uni o‘qish uchun pandalar jadvalni pandalar ma’lumotlar formatiga - dataframega o‘zgartiradigan usulni taqdim etadi.
Buyruq yordamida ma’lumotlar to‘plamini yuklaymiz:
os.system('wget -O titanic.csv https://www.dropbox.com/s/1qtgllk0d89bt3d/titanic.csv?dl=1')
Dataframe bilan ishlashni tugatgandan so‘ng uni turli formatdagi fayllarga saqlash mumkin. Masalan, csv formatida saqlash uchun to_csv() usulidan foydalaning .
data.to_csv('titanic_2.csv', index=False)
Dataframeni titanic_2 nomli csv fayliga saqlang .
|
| |
