NumPy je knjižnica otvorenog koda u Pythonu koja olakšava numeričko računanje pružanjem robusnog skupa funkcija i alata za izvođenje matematičkih operacija na velikim, višedimenzionalnim nizovima i matricama. Među raznim funkcijama dostupnim u NumPyju, jedna manje poznata, ali korisna značajka je mogućnost uklanjanja vodećih i/ili završnih nula iz nizova. Ova značajka može biti osobito korisna u svijetu mode, gdje su preciznost i učinkovitost presudni u dizajniranju i konstruiranju odjevnih predmeta, shema boja i uzoraka.
U ovom ćemo članku zaroniti u detaljan primjer kako koristiti NumPy trim_nule funkcija s posebnim fokusom na parametar trim='b'. Osim toga, raspravljat ćemo o radu koda i dati detaljno objašnjenje biblioteka i funkcija uključenih u problem.
Za početak, razmotrimo problem koji želimo riješiti. Pretpostavimo da imate niz mjera odjeće, gdje svaki element predstavlja određenu duljinu ili širinu u centimetrima. Vrijednosti u nizu mogu sadržavati početne i zadnje nule zbog netočnosti mjerenja ili ljudske pogreške. Cilj je ukloniti te nepotrebne nule iz niza mjerenja kako bi se stvorio točniji i učinkovitiji skup podataka.
Uzmimo sljedeći niz kao primjer:
import numpy as np measurements = np.array([0, 0, 25, 42, 55, 0, 60, 0])
Sada želimo ukloniti i početne i zadnje nule pomoću funkcije trim_zeros primijenjene s parametrom trim='b'. Rješenje ovog problema je sljedeće:
trimmed_measurements = np.trim_zeros(measurements, trim='b') print(trimmed_measurements)
Izlaz će biti:
array([25, 42, 55, 0, 60])
Razumijevanje Kodeksa
Zaronimo dublje u način funkcioniranja koda kako bismo bolje razumjeli temeljne koncepte i uključene funkcije. Prvo što smo učinili bilo je uvoz biblioteke NumPy i stvaranje primjera niza mjerenja.
Zatim smo upotrijebili funkciju trim_zeros s parametrom 'b'. Trim parametar ima jednu od tri moguće vrijednosti: 'f' (za uklanjanje vodećih nula), 'b' (za uklanjanje nula na kraju) i 'fb' (za uklanjanje nula na početku i na kraju). U našem slučaju, odabrali smo 'b' jer smo htjeli ukloniti samo nule na kraju.
Konačno, nakon izvršavanja funkcije trim_zeros, ona ažurira mjerni niz bez nula na kraju i ispisuje modificirani niz.
NumPy funkcije i srodne biblioteke
Sada kada dobro razumijemo problem koji smo riješili i kako kod funkcionira, pogledajmo pobliže funkcije NumPy i pridružene biblioteke koje su povezane s funkcijom trim_zeros.
- numpy.asarray(): Ova je funkcija vrlo slična numpy.array(), ali ima manje opcija i ne izrađuje kopiju ulaznih podataka ako su ulazni podaci već ndarray ili pandas.Series.
- numpy.concatenate(): Omogućuje vam spajanje dva ili više nizova duž postojeće osi.
- numpy.delete(): Ova se funkcija koristi za brisanje elemenata iz niza duž određene osi prema indeksu elementa.
Osim biblioteke NumPy, postoje i druge biblioteke Pythona koje bi mogle biti od pomoći u rješavanju sličnih problema, kao što su Pandas za manipulaciju podacima i Scikit-learn za algoritme strojnog učenja.
Nadamo se da ste kroz ovaj primjer i objašnjenje stekli bolje razumijevanje kako koristiti NumPyjevu funkciju trim_zeros s parametrom 'b' i kako se ona može primijeniti u području obrade modnih podataka. Savladavanjem ovih osnovnih Python programskih i SEO tehnika, možete unaprijediti svoje vještine kodiranja i stvoriti bolja, učinkovitija rješenja za široku lepezu problema.
