axis 0 python что значит
Ось Numpy в Python С подробными Примерами
Эта статья дает очень краткое представление о реализации оси numpy в программах python и частном случае оси numpy для 1D массивов.
Ось Numpy в Python С подробными Примерами
Здравствуйте программисты, в сегодняшней статье мы обсудим и объясним ось Numpy в python. Понять использование осей в массиве Numpy не очень просто. Но давайте начнем с этого. Ось Numpy очень похожа на оси в декартовой системе координат. Прежде чем мы начнем с того, как Numpy axes, позвольте мне немного подробнее познакомить вас с концепцией Numpy axis.
Ось Numpy-это тип направления, через которое начинается итерация. Каждая операция в numpy имеет определенный итерационный процесс, через который она проходит. Кроме того, существует два типа итерационного процесса: порядок столбцов и порядок Фортрана. Порядок столбцов помогает через ось столбцов, а порядок Fortran помогает через ось строк.
Направления оси Numpy
Ось 0 (Направление вдоль строк) – Ось 0 называется первой осью массива Numpy. Эта ось 0 проходит вертикально вниз вдоль строк многомерных массивов Numpy, то есть выполняет операции по столбцам.
Ось 1 (Направление вместе со столбцами ) – Ось 1 называется второй осью многомерных массивов Numpy. В результате ось 1 суммируется по горизонтали вместе со столбцами массивов. Он выполняет операции по строкам.
ПРИМЕЧАНИЕ: Приведенное выше описание оси Numpy предназначено только для 2D-и многомерных массивов. Он работает по-другому для 1D-массивов, обсуждаемых далее в этой статье.
Способы реализации оси Numpy в Python
Строки и столбцы для массива Numpy
ОБЪЯСНЕНИЕ:
В приведенном выше примере мы перечисляем данные каждой строки и столбца. Другими словами, мы достигаем этого, получая доступ к ним через их индекс. Данные[0, 0] дают значение в первой строке и первом столбце. Кроме того, data[0,:] дает значения в первой строке и во всех столбцах, например, полную первую строку в нашей матрице. Аналогично, data[:, 0] обращается ко всем строкам первого столбца. Прежде всего, при печати строк массива ось Numpy устанавливается в 0, то есть data.shape[0]. Аналогично, ось Numpy устанавливается в 1 при перечислении столбцов.
Ось Numpy в Python для Sum
Когда мы используем функцию numpy sum() для 2-d массива с параметром axis, она сворачивает 2-d массив до 1-d массива. Он сворачивает данные и уменьшает количество измерений. Но какая ось свернется, чтобы вернуть сумму, зависит от того, установим ли мы ось в 0 или 1. Давайте рассмотрим следующие примеры для лучшего понимания.
Numpy sum с осью 0
Объяснение:
В приведенном выше примере мы создаем массив размера(2,3), то есть две строки и три столбца. Когда ось установлена на 0. Сразу же функция фактически суммирует столбцы. В результате получается новый массив NumPy, содержащий сумму каждого столбца. Как обсуждалось ранее, ось 0-это направление вдоль строк, но выполняет операции по столбцам. Ось, установленная в 0, относится к агрегированию данных. Поэтому мы сворачиваем строки и выполняем операцию суммирования по столбцам. Таким образом, параметр оси функции sum() представляет, какая ось должна быть свернута.
Numpy Sum С Осью 1
Как мы знаем, ось 1, согласно конвенции оси. Например, это относится к направлению вдоль столбцов, выполняющих операции над строками. Для функции sum (). Параметр axis-это ось, которая должна быть свернута. Отсюда и в приведенном выше примере. Например, ось установлена на 1 в функции sum (), которая сворачивает столбцы и суммирует строки.
Ось Numpy для конкатенации двух массивов
Параметр axis, который мы используем с функцией numpy concatenate (), определяет ось, вдоль которой мы складываем массивы. Мы получаем различные типы сцепленных массивов в зависимости от того, установлено ли значение параметра оси равным 0 или 1. Кроме того, чтобы иметь более четкое представление о том, что говорится, обратитесь к приведенным ниже примерам.
Конкатенация Np массивов с осью 0
Объяснение:
Как уже упоминалось, параметр axis в функции ‘concatenate()’ подразумевает укладку массивов. Поэтому, когда мы устанавливаем ось в 0, функция concatenate складывает два массива вдоль строк. Мы указываем, что хотим конкатенации массивов. Конкатенация выполняется вдоль оси 0, то есть вдоль направления строк. Таким образом, мы получаем результат в виде сложенного массива. И два составных массива вдоль рядов.
Конкатенация массивов Numpy с осью 1
Объяснение:
В приведенном выше примере параметр axis имеет значение 1. Например, мы знаем, что ось 1 определяет направление вместе со столбцами. Прежде всего это подразумевает функцию numpy concatenate() для объединения двух входных данных href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Array_data_structure”>массивы. После этого конкатенация выполняется горизонтально вместе со столбцами. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Array_data_structure”>массивы. После этого конкатенация выполняется горизонтально вместе со столбцами.
1D Массив NP Axis в Python – Особый случай
Оси numpy работают по-разному для одномерных массивов. Большая часть обсуждения, которое мы провели в этой статье, относится к двумерным массивам с двумя осями- строками и столбцами. Массивы 1D отличаются тем, что они имеют только одну ось. Оси Numpy нумеруются так же, как индексы Python, то есть они начинаются с 0. Поэтому в массиве 1D первой и единственной осью является ось 0. Если мы зададим параметр axis как 1 при работе с 1D массивами. Кроме того, он возвращает ошибку.
Оси numpy работают по-разному для одномерных массивов. Большая часть обсуждения, которое мы провели в этой статье, относится к двумерным массивам с двумя осями- строками и столбцами. Массивы 1D отличаются тем, что они имеют только одну ось. Оси Numpy нумеруются так же, как индексы Python, то есть они начинаются с 0. Поэтому в массиве 1D первой и единственной осью является ось 0. Если мы зададим параметр axis как 1 при работе с 1D массивами. Кроме того, он возвращает ошибку.
Объяснение:
Как уже упоминалось выше, 1-мерные массивы имеют только одну ось – ось 0. Функция работает правильно, когда параметр оси установлен в 1. Он печатает “а” как комбинированный 1D-массив из двух входных 1D-массивов. В 1D массивах ось 0 не указывает вдоль строк “вниз”, как это происходит в 2-мерном массиве. Однако, когда параметр axis установлен в 1, он не может напечатать “b”. В заключение он поднял indexerror, заявив, что ось 1 находится за пределами границ для одномерных массивов.
Вывод
В заключение можно сказать, что в этой статье мы очень подробно рассмотрели Numpy axes в python. Ось Numpy в python используется для реализации различных операций по строкам и столбцам. Такие операции, как numpy sum (), np mean() и concatenate (), достигаются путем передачи осей numpy в качестве параметров. Мы также можем перечислять данные массивов по их строкам и столбцам с помощью оси numpy. Также выделен частный случай оси для одномерных массивов. Это необходимо иметь в виду при реализации программ на python.
Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.
Axis and Dimensions in Numpy and Pandas Array
As a career Data-Scientist, all through your life you have to deal with Matrix form of data (in Numpy or Pandas or TensorFlow) where Axis and Dimensions are the fundamental structural concept.
Lets see the basic Attributes of the ndarray Class in numpy
What is the Shape of an Array
Let’s consider the below array
The “shape” of this array is a tuple with the number of elements per axis (dimension). In our example, the shape is equal to (6, 3), i.e. we have 6 lines and 3 columns.
Numpy has a function called “shape” which returns the shape of an array. The shape is a tuple of integers. These numbers denote the lengths of the corresponding array dimension.
What is the Axis of a Numpy Array
In Mathematics/Physics, dimension or dimensionality is informally defined as the minimum number of coordinates needed to specify any point within a space. But in Numpy, according to the numpy doc, it’s the same as axis/axes:
In Numpy dimensions are called axes. The number of axes is rank.
In the most simple terms, when you have more than 1-dimensional array than the concept of the Axis is comes at all. For example, the 2-D array has 2 Axis.
The first axis ( i.e. axis-0 ) is running vertically downwards across rows, and the second (axis-1) running horizontally across columns.
What may make more sense from a pure programming perspective of action on array elements :
Axis 0 will act on all the ROWS in each COLUMN
Axis 1 will act on all the COLUMNS in each ROW
Basically simplest to remember it as 0=down and 1=across.
So a mean calculation on axis-0 will be the mean of all the rows in each column, and a mean on axis-1 will be a mean of all the columns in each row.
Let’s see a quick example, knowing that in Numpy dimensions are called axes. The number of axes is rank. So lets calculate dimensions.
Then add more elements to the array
Dimension is still 1
And now its 2. This is a 2-D array with 3 rows and 3 columns. It has two axis.
In numpy arrays, dimensionality refers to the number of axes needed to index it, not the dimensionality of any geometrical space. For example, you can describe the locations of points in 3D space with a 2D array:
Which has shape of (4, 3) and dimension 2. But it can describe 3D space because the length of each row (axis 1) is three, so each row can be the x, y, and z component of a point’s location.
Below an example of 4-Dimensional Array
concatenate Numpy Array wtih np.c_
the c_ function concatenates your first array into the last dimension (i.e. axis) of your last array in the function.
So, under this method,
All you have to do is add along second axis.
So checkout with arrays of the shape of (3, 1) In below both the input arrays has the shape of (3,) But note, there is no second axis. So we mentally add one. So that the shape now of both of the arrays becomes (3,1).
Now checkout with arrays of shape of (2, 3) — In below both the input arrays has shape of (2, 3)
We already noted, that the c_ function concatenates your first array into the last dimension (axis) of your last array in the function.
Now, let’s take a look at np.c_(a, b) :
First, let’s look at the shape:
That’s the new shape. Now, let’s look at the result:
In b, the 2 items in the last axis are:
Adding a to it means:
Sum of two Numpy Array
Let’s take a look at how NumPy axes work inside of the NumPy sum function.
When trying to understand axes in NumPy sum, you need to know what the axis parameter actually controls.
The axis argument can be an integer, which specifies the axis to aggregate values over. In many cases, the axis argument can also be a tuple of integers, which specifies multiple axes to aggregate over.
NUMPY SUM WITH AXIS = 0
Here, we’re going to use the NumPy sum function with axis = 0.
First, we’re just going to create a simple NumPy array.
The above 2d_array, is a 2-dimensional array that contains the values from 0 to 5 in a 2-by-3 format.
Let’s print to see the whole matrix
Now sum the 2d_array
When we set axis = 0, the function actually sums down the columns.
Why? Because, the axis parameter indicates which axis gets collapsed.
Remember that axis 0 refers to the vertical direction across the rows. That means that the code np.sum(2d_array, axis = 0) collapses the rows during the summation.
So when we set axis = 0, we’re not summing across the rows. Rather we collapse axis 0.
NUMPY SUM WITH AXIS = 1
Again start with our earlier same array np_array_2d
we’re going to use the sum function, and we’ll set the axis parameter to axis = 1.
And here’s the output:
axis 1 refers to the horizontal direction across the columns. That means that the code np.sum(np_array_2d, axis = 1) collapses the columns during the summation.
So Generally
So now lets see an example with 3-by-3 Numpy Array Matrix
And now sum them across various axis.
Similarly, while executing another Numpy aggregation function np.mean(), we can specify what axis we want to calculate the values across.
For axis=0, we apply a function along each “column”, or all values that occur vertically.
For axis=1, we apply a function along each “row”, or all values horizontally.
So if you are having problem in remembering the above, while executing aggregating functions on Numpy array — just remember that you are removing that dimension when you run mean or sum on that axis.
axis=0 removes the row dimension
axis=1 removes the column dimension
And here’s a quick list of various Numpy Aggregation Array Function
By default, the functions in the above Table aggregate over the entire input array. Using the axis keyword argument with these functions, and their corresponding ndarray methods, it is possible to control over which axis in the array aggregation is carried out. The axis argument can be an integer, which specifies the axis to aggregate values over. In many cases the axis argument can also be a tuple of integers, which specifies multiple axes to aggregate over.
Same Array and Axis concept apply to Pandas as well
0=down and 1=across.
So a mean calculation on axis-0 will be the mean of all the rows in each column, and a mean on axis-1 will be a mean of all the columns in each row.
Моя шпаргалка по pandas
Один преподаватель как-то сказал мне, что если поискать аналог программиста в мире книг, то окажется, что программисты похожи не на учебники, а на оглавления учебников: они не помнят всего, но знают, как быстро найти то, что им нужно.
Возможность быстро находить описания функций позволяет программистам продуктивно работать, не теряя состояния потока. Поэтому я и создал представленную здесь шпаргалку по pandas и включил в неё то, чем пользуюсь каждый день, создавая веб-приложения и модели машинного обучения.
1. Подготовка к работе
Если вы хотите самостоятельно опробовать то, о чём тут пойдёт речь, загрузите набор данных Anime Recommendations Database с Kaggle. Распакуйте его и поместите в ту же папку, где находится ваш Jupyter Notebook (далее — блокнот).
Теперь выполните следующие команды.
После этого у вас должна появиться возможность воспроизвести то, что я покажу в следующих разделах этого материала.
2. Импорт данных
▍Загрузка CSV-данных
Здесь я хочу рассказать о преобразовании CSV-данных непосредственно в датафреймы (в объекты Dataframe). Иногда при загрузке данных формата CSV нужно указывать их кодировку (например, это может выглядеть как encoding=’ISO-8859–1′ ). Это — первое, что стоит попробовать сделать в том случае, если оказывается, что после загрузки данных датафрейм содержит нечитаемые символы.
▍Создание датафрейма из данных, введённых вручную
Это может пригодиться тогда, когда нужно вручную ввести в программу простые данные. Например — если нужно оценить изменения, претерпеваемые данными, проходящими через конвейер обработки данных.
Данные, введённые вручную
▍Копирование датафрейма
Копирование датафреймов может пригодиться в ситуациях, когда требуется внести в данные изменения, но при этом надо и сохранить оригинал. Если датафреймы нужно копировать, то рекомендуется делать это сразу после их загрузки.
3. Экспорт данных
▍Экспорт в формат CSV
При экспорте данных они сохраняются в той же папке, где находится блокнот. Ниже показан пример сохранения первых 10 строк датафрейма, но то, что именно сохранять, зависит от конкретной задачи.
4. Просмотр и исследование данных
▍Получение n записей из начала или конца датафрейма
Сначала поговорим о выводе первых n элементов датафрейма. Я часто вывожу некоторое количество элементов из начала датафрейма где-нибудь в блокноте. Это позволяет мне удобно обращаться к этим данным в том случае, если я забуду о том, что именно находится в датафрейме. Похожую роль играет и вывод нескольких последних элементов.
Данные из начала датафрейма
Данные из конца датафрейма
▍Подсчёт количества строк в датафрейме
▍Подсчёт количества уникальных значений в столбце
Для подсчёта количества уникальных значений в столбце можно воспользоваться такой конструкцией:
▍Получение сведений о датафрейме
В сведения о датафрейме входит общая информация о нём вроде заголовка, количества значений, типов данных столбцов.
Сведения о датафрейме
▍Вывод статистических сведений о датафрейме
Знание статистических сведений о датафрейме весьма полезно в ситуациях, когда он содержит множество числовых значений. Например, знание среднего, минимального и максимального значений столбца rating даёт нам некоторое понимание того, как, в целом, выглядит датафрейм. Вот соответствующая команда:
Статистические сведения о датафрейме
▍Подсчёт количества значений
Для того чтобы подсчитать количество значений в конкретном столбце, можно воспользоваться следующей конструкцией:
Подсчёт количества элементов в столбце
5. Извлечение информации из датафреймов
▍Создание списка или объекта Series на основе значений столбца
Это может пригодиться в тех случаях, когда требуется извлекать значения столбцов в переменные x и y для обучения модели. Здесь применимы следующие команды:
Результаты работы команды anime[‘genre’].tolist()
Результаты работы команды anime[‘genre’]
▍Получение списка значений из индекса
Результаты выполнения команды
▍Получение списка значений столбцов
Вот команда, которая позволяет получить список значений столбцов:
Результаты выполнения команды
6. Добавление данных в датафрейм и удаление их из него
▍Присоединение к датафрейму нового столбца с заданным значением
Иногда мне приходится добавлять в датафреймы новые столбцы. Например — в случаях, когда у меня есть тестовый и обучающий наборы в двух разных датафреймах, и мне, прежде чем их скомбинировать, нужно пометить их так, чтобы потом их можно было бы различить. Для этого используется такая конструкция:
▍Создание нового датафрейма из подмножества столбцов
Это может пригодиться в том случае, если требуется сохранить в новом датафрейме несколько столбцов огромного датафрейма, но при этом не хочется выписывать имена столбцов, которые нужно удалить.
Результат выполнения команды
▍Удаление заданных столбцов
Этот приём может оказаться полезным в том случае, если из датафрейма нужно удалить лишь несколько столбцов. Если удалять нужно много столбцов, то эта задача может оказаться довольно-таки утомительной, поэтому тут я предпочитаю пользоваться возможностью, описанной в предыдущем разделе.
Результаты выполнения команды
▍Добавление в датафрейм строки с суммой значений из других строк
Результат выполнения команды
Команда вида df.sum(axis=1) позволяет суммировать значения в столбцах.
7. Комбинирование датафреймов
▍Конкатенация двух датафреймов
Эта методика применима в ситуациях, когда имеются два датафрейма с одинаковыми столбцами, которые нужно скомбинировать.
В данном примере мы сначала разделяем датафрейм на две части, а потом снова объединяем эти части:
Датафрейм, объединяющий df1 и df2
▍Слияние датафреймов
Результаты выполнения команды
8. Фильтрация
▍Получение строк с нужными индексными значениями
Индексными значениями датафрейма anime_modified являются названия аниме. Обратите внимание на то, как мы используем эти названия для выбора конкретных столбцов.
Результаты выполнения команды
▍Получение строк по числовым индексам
Следующая конструкция позволяет выбрать три первых строки датафрейма:
Результаты выполнения команды
▍Получение строк по заданным значениям столбцов
Для получения строк датафрейма в ситуации, когда имеется список значений столбцов, можно воспользоваться следующей командой:
Результаты выполнения команды
Если нас интересует единственное значение — можно воспользоваться такой конструкцией:
▍Получение среза датафрейма
Эта техника напоминает получение среза списка. А именно, речь идёт о получении фрагмента датафрейма, содержащего строки, соответствующие заданной конфигурации индексов.
Результаты выполнения команды
▍Фильтрация по значению
Из датафреймов можно выбирать строки, соответствующие заданному условию. Обратите внимание на то, что при использовании этого метода сохраняются существующие индексные значения.
Результаты выполнения команды
9. Сортировка
Для сортировки датафреймов по значениям столбцов можно воспользоваться функцией df.sort_values :
Результаты выполнения команды
10. Агрегирование
▍Функция df.groupby и подсчёт количества записей
Вот как подсчитать количество записей с различными значениями в столбцах:
Результаты выполнения команды
▍Функция df.groupby и агрегирование столбцов различными способами
▍Создание сводной таблицы
Для того чтобы извлечь из датафрейма некие данные, нет ничего лучше, чем сводная таблица. Обратите внимание на то, что здесь я серьёзно отфильтровал датафрейм, что ускорило создание сводной таблицы.
Результаты выполнения команды
11. Очистка данных
▍Запись в ячейки, содержащие значение NaN, какого-то другого значения
Таблица, содержащая значения NaN
Результаты замены значений NaN на 0
12. Другие полезные возможности
▍Отбор случайных образцов из набора данных
Результаты выполнения команды
▍Перебор строк датафрейма
Следующая конструкция позволяет перебирать строки датафрейма:
Результаты выполнения команды
▍Борьба с ошибкой IOPub data rate exceeded
Если вы сталкиваетесь с ошибкой IOPub data rate exceeded — попробуйте, при запуске Jupyter Notebook, воспользоваться следующей командой:
Итоги
Здесь я рассказал о некоторых полезных приёмах использования pandas в среде Jupyter Notebook. Надеюсь, моя шпаргалка вам пригодится.