NumPy – jak ładnie ułatwia nam życie

Załóżmy, że mamy takie oto dane:

Year Number of items Number of another items
2001 100 1000
2002 101 1001
2003 102 1002
2004 103 1003

Wszystko to znajduje się w pliku csv o nazwie data.csv i chcemy je sobie wczytać do jakiejś zmiennej. W czystym Pythonie musimy zrobić coś takiego:

with open('data.csv', 'r') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    data = []
    for row in reader:
        data.append(row)

Kiedyś już wspominałam o tym, że w ramach zapoznawania się z tematem data science uczę się również NumPy czyli pakietu szeroko stosowanego w przetwarzaniu danych w Pythonie. I tak jakbyśmy chcieli wykorzystać NumPy by uzyskać to samo co powyżej musielibyśmy napisać coś takiego:

import numpy
data = numpy.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', dtype="U75")

Dużo mniej kodu prawda?

NumPy pozwala nam od razu z pliku zrobić sobie tablicę. Nie musimy pisać pętli by dane z pliku sobie do tablicy przypisać. Co znaczą te tajemicze ustawienia – delimiter i dtype? Otóż pierwsze z nich to ustawienie znaku którym oddzielane są poszczególne kolumny w naszym pliku. Natomiast drugie to ustawienie które powoduje, że wszystkie wczytywane wartości zostaną zinterpretowane jako 75 bajtowy unicode. Umożliwia nam to wówczas pracę nie tylko z danymi liczbowymi, ale również poprawne wczytanie tekstów.

Kolejna rzecz jaką często robi się przy przetwarzaniu danych to wyciągniecie wartości z wyłącznie jednej kolumny w naszym zbiorze danych.
By zrobić to w czystym Pythonie musimy napisać:

number_of_items = []
for item in data:
    number_of_items.append(data[1])

Natomiast korzystając z NumPy:

number_of_items = data[:,0:1]

Podobnie na przykład możemy z pomocą NumPy wyciągnąć prosto wartości 2 i 3 kolumny tylko dla 1 i 2 wiersza. Robimy to w następujący sposób:

number_of_items = data[1:2,0:1]

Notacja z dwukropkiem jest również w czystym Pythonie, ale nie daje nam aż takich możliwości. Pozwala na wyciągniecie zakresu pewnych wartości. Przykładowo

otherdata[a:b]

zwróci nam wartości z tablicy jednowymiarowej other_data o indeksach od a włącznie do b wyłącznie. Z kolei jeśli zapiszemy:

otherdata[a:]

zwróci nam wartości o indeksach zaczynających się od a włącznie.
Tymczasem:

otherdata[:b]

zwróci nam wartości o indeksach od 0 do b wyłącznie.

Jedno przemyślenie nt. „NumPy – jak ładnie ułatwia nam życie”

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *