Funzioni essenziali da padroneggiare
Nel mondo della scienza dei dati, Numpy è una libreria che viene spesso importata per prima in ogni progetto, e a ragione. Questo potente strumento offre una molteplicità di funzioni per modificare rapidamente gli array, rendendo la manipolazione dei dati un gioco da ragazzi.
Iniziamo discutendo dello stacking degli array. Quando si vuole impilare verticalmente due array Numpy, uno sull'altro, si può utilizzare la funzione. Per impilare più array verticalmente, viene in aiuto. È importante notare che concatena gli array lungo il loro asse verticale (colonna).
Al contrario, se si sta cercando di impilare gli array orizzontalmente, fianco a fianco, è la funzione da utilizzare.
Conoscere alcune di queste funzioni può ridurre significativamente la necessità di ricerche su Google quando si modificano gli array. Ad esempio, creare un array di uno o zero con una forma specificata può essere ottenuto utilizzando o , rispettivamente.
Trovare i valori massimi e minimi in un array Numpy è semplice con e , rispettivamente. Se si è interessati a trovare e ottenere un elenco di tutti i valori univoci in un array, è la funzione da utilizzare.
Numpy fornisce anche funzioni per creare array quadrati di identità e eseguire suddivisioni verticali e orizzontali. Per creare un array quadrato di identità, è possibile utilizzare . La suddivisione verticale e orizzontale può essere ottenuta tramite e , rispettivamente.
Suddividere un array Numpy in due parti uguali può essere utile per campionare casualmente i dati. Ciò può essere fatto utilizzando la funzione.
Numpy è probabilmente la libreria più utilizzata nella scienza dei dati, simile a Pandas. L'articolo "26 Datasets For Your Data Science Projects" di Priyanka Gupta, che ha profili utente su LinkedIn e Twitter, fornisce una risorsa preziosa per coloro che cercano dataset con cui lavorare.
In conclusione, Numpy offre una vasta gamma di funzioni per aiutare gli scienziati dei dati a manipolare gli array in modo efficiente. Con queste funzioni a disposizione, si può trascorrere meno tempo alla ricerca di soluzioni e più tempo nell'analisi e nell'interpretazione dei dati.
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