വിപുലമായ അറേ ഇൻഡെക്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് NumPy-യുടെ മുഴുവൻ കഴിവും അൺലോക്ക് ചെയ്യുക. കാര്യക്ഷമമായ ഡാറ്റ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനായി boolean ഇൻഡെക്സിംഗ്, ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗ്, സ്ലൈസിംഗ് എന്നിവ പഠിക്കുക.
NumPy അറേ സൂചിക: വിപുലമായ സെലക്ഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ മാസ്റ്റർ ചെയ്യുക
Python-ൽ ശാസ്ത്രീയ കമ്പ്യൂട്ടിങ്ങിൻ്റെ അടിസ്ഥാനശിലയായ NumPy, വലിയ, മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ അറേകളും മെട്രിക്സുകളും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ടൂളുകൾ നൽകുന്നു. അടിസ്ഥാനപരമായ ഇൻഡെക്സിംഗും സ്ലൈസിംഗും അടിസ്ഥാനപരമാണെങ്കിലും, NumPy-യെ ശരിക്കും മാസ്റ്റർ ചെയ്യുന്നതിന് അതിൻ്റെ കൂടുതൽ വിപുലമായ സെലക്ഷൻ ടെക്നിക്കുകളിലേക്ക് കടന്നുചെല്ലേണ്ടതുണ്ട്. ഈ രീതികൾ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ കൃത്രിമത്വത്തിന് അനുവദിക്കുന്നു, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അവർക്ക് ആവശ്യമുള്ള വിവരങ്ങൾ കൃത്യമായി വളരെ കാര്യക്ഷമമായി വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ ഇത് പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. boolean ഇൻഡെക്സിംഗിൻ്റെയും ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗിൻ്റെയും സൂക്ഷ്മതകളിലൂടെ ഈ പോസ്റ്റ് നിങ്ങളെ നയിക്കും, കൂടാതെ ആഗോള പ്രേക്ഷകർക്കായി പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങളും ഉൾക്കാഴ്ചകളും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
അടിസ്ഥാനം മനസ്സിലാക്കുന്നു: അടിസ്ഥാന ഇൻഡെക്സിംഗും സ്ലൈസിംഗും
വിപുലമായ മേഖലയിലേക്ക് കടക്കുന്നതിനുമുമ്പ്, അടിസ്ഥാന ഇൻഡെക്സിംഗിൻ്റെയും സ്ലൈസിംഗിൻ്റെയും ഒരു സംക്ഷിപ്ത വിവരണം സഹായകമാകും. ഒരു 1D അറേയ്‌ക്ക്, ഇൻഡെക്സിംഗ് വളരെ ലളിതമാണ്: arr[i] സൂചിക i-യിലെ ഘടകം വീണ്ടെടുക്കുന്നു. സ്ലൈസിംഗ് arr[start:stop:step] എന്ന വാക്യഘടന ഉപയോഗിക്കുന്നത് മൂലകങ്ങളുടെ ഒരു ശ്രേണി തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
2D അറേകൾക്കായി, വരികളും നിരകളും തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലേക്ക് ഇൻഡെക്സിംഗ് വിപുലീകരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, arr[row, column] ഒരു പ്രത്യേക ഘടകം ആക്സസ് ചെയ്യുന്നു. വരികളിലും നിരകളിലും സ്ലൈസിംഗ് സ്വതന്ത്രമായി പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും: arr[row_slice, column_slice].
ഒരു ലളിതമായ 2D അറേ പരിഗണിക്കുക:
import numpy as np
arr_2d = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# Accessing an element
print(arr_2d[1, 2]) # Output: 6
# Slicing rows and columns
print(arr_2d[0:2, 1:3])
# Output:
# [[2 3]
# [5 6]]
ഇവ ഫലപ്രദമാണെങ്കിലും, സങ്കീർണ്ണമായ സെലക്ഷൻ മാനദണ്ഡങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഈ രീതികൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായേക്കാം. ഇവിടെയാണ് വിപുലമായ ഇൻഡെക്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ തിളങ്ങുന്നത്.
Boolean ഇൻഡെക്സിംഗ്: നിബന്ധനകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡാറ്റ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു
boolean ഇൻഡെക്സിംഗ്, സാധാരണയായി വ്യവസ്ഥാപരമായ സെലക്ഷൻ എന്ന് പരാമർശിക്കപ്പെടുന്നു, ഒരു boolean അവസ്ഥയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു അറേയിൽ നിന്ന് ഘടകങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഡാറ്റ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു അവിശ്വസനീയമായ ശക്തമായ സാങ്കേതികതയാണിത്. യഥാർത്ഥ അറേയുടെ അതേ ആകൃതിയിലുള്ള ഒരു boolean അറേ നിങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, അവിടെ True എന്നത് അനുബന്ധ ഘടകം തിരഞ്ഞെടുക്കണമെന്നും False എന്നത് ഒഴിവാക്കണമെന്നും സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു
ഈ പ്രക്രിയയിൽ സാധാരണയായി അറേയിൽ ഒരു താരതമ്യ ഓപ്പറേഷൻ നടത്തുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ പ്രവർത്തനം ഒരു boolean അറേ നൽകുന്നു. തുടർന്ന്, യഥാർത്ഥ അറേ ഇൻഡെക്സ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ ഈ boolean അറേ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണം 1: ഒരു മൂല്യത്തേക്കാൾ വലിയ ഘടകങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു
നിങ്ങൾക്ക് ലോകമെമ്പാടുമുള്ള താപനിലയുടെ ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉണ്ടെന്നും താപനില ഒരു നിശ്ചിത പരിധി കവിയുന്ന എല്ലാ ദിവസവും തിരിച്ചറിയാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു എന്നും കരുതുക.
# Assume a 1D array of temperatures from various cities worldwide
temperatures = np.array([25.5, 31.2, 18.9, 28.7, 22.1, 35.0, 15.6])
# Set a threshold
threshold = 28.0
# Create a boolean mask
high_temperatures_mask = temperatures > threshold
print(high_temperatures_mask)
# Output: [False True False True False True False]
# Use the mask to select elements
hot_days = temperatures[high_temperatures_mask]
print(hot_days)
# Output: [31.2 28.7 35. ]
ഇത് 28.0 ഡിഗ്രി സെൽഷ്യസിനു മുകളിലുള്ള എല്ലാ താപനിലകളും ചുരുക്കമായി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. ഔട്ട്പുട്ട് എന്നത് വ്യവസ്ഥ പാലിച്ച മൂല്യങ്ങൾ മാത്രം അടങ്ങിയ ഒരു പുതിയ 1D അറേയാണ്.
ഉദാഹരണം 2: 2D അറേകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു
boolean ഇൻഡെക്സിംഗ് മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ അറേകളിലും പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും. ഒരു 2D അറേയ്‌ക്കൊപ്പം ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, അതേ ആകൃതിയിലുള്ള ഒരു boolean മാസ്ക് മാസ്ക് True-ആയ എല്ലാ ഘടകങ്ങളും അടങ്ങിയ ഒരു 1D അറേ നൽകും.
# A 2D array representing sales figures for different products across regions
sales_data = np.array([[150, 200, 120],
[300, 180, 250],
[90, 220, 160]])
# Identify sales figures above a certain target
target_sales = 200
# Create a boolean mask
successful_sales_mask = sales_data >= target_sales
print(successful_sales_mask)
# Output:
# [[False True False]
# [ True False True]
# [False True False]]
# Select the corresponding sales figures
selected_sales = sales_data[successful_sales_mask]
print(selected_sales)
# Output: [200 300 250 220]
ലക്ഷ്യത്തിലെത്തിയ അല്ലെങ്കിൽ അതിൽ കൂടുതലുള്ള എല്ലാ സെയിൽസ് കണക്കുകളും ഇത് ഒരു 1D അറേ ആയി നൽകുന്നു. എക്സ്പ്ലിസിറ്റ് ലൂപ്പുകളില്ലാതെ മൾട്ടിഡിമെൻഷണൽ ഡാറ്റ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാനുള്ള ശക്തമായ മാർഗമാണിത്.
ഒന്നിലധികം നിബന്ധനകളുള്ള boolean ഇൻഡെക്സിംഗ്
നിങ്ങൾക്ക് ലോജിക്കൽ ഓപ്പറേറ്റർമാർ ഉപയോഗിച്ച് ഒന്നിലധികം boolean നിബന്ധനകൾ സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും:
&: എലമെൻ്റ് വൈസ് ലോജിക്കൽ AND|: എലമെൻ്റ് വൈസ് ലോജിക്കൽ OR~: എലമെൻ്റ് വൈസ് ലോജിക്കൽ NOT
പ്രധാനപ്പെട്ടത്: നിബന്ധനകൾ സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഓരോ വ്യക്തിഗത വ്യവസ്ഥയും പാരന്തീസിനുള്ളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തണം, കാരണം Python-ൻ്റെ ഓപ്പറേറ്റർ മുൻഗണന കാരണമിത.
# Select sales figures that are between 150 and 250 (inclusive)
condition_low = sales_data >= 150
condition_high = sales_data <= 250
between_150_and_250 = sales_data[condition_low & condition_high]
print(between_150_and_250)
# Output: [150 200 180 250 220 160]
ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിൽ സാധാരണയായി കണ്ടുവരുന്ന ഒരു ടാസ്‌ക്, ഒരു പ്രത്യേക ശ്രേണിയിലുള്ള ഡാറ്റ എങ്ങനെ വേർതിരിച്ചെടുക്കാമെന്ന് ഇത് വ്യക്തമാക്കുന്നു.
ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗ്: പൂർണ്ണസംഖ്യാ അറേകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഘടകങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു
ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗ് എന്നത് മറ്റൊരു വിപുലമായ സെലക്ഷൻ ടെക്നിക്കാണ്, ഇത് പൂർണ്ണസംഖ്യകളുടെ അറേകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഘടകങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് തുടർച്ചയായ ഡാറ്റാ ബ്ലോക്കുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന സ്ലൈസിംഗിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്. ഇൻഡെക്സുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു അറേയിൽ നിന്ന് ഇഷ്ടമുള്ള ഘടകങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗ് നിങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു
ഇൻഡെക്സിംഗ് ഓപ്പറേറ്ററിലേക്ക് നിങ്ങൾ ഇൻഡെക്സുകളുടെ ഒരു അറേ നൽകുന്നു. നൽകിയിട്ടുള്ള സൂചികകൾ അനുസരിച്ച് NumPy ഒരു പുതിയ അറേ നൽകുന്നു.
ഉദാഹരണം 1: 1D അറേയിൽ നിർദ്ദിഷ്ട ഘടകങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു
നിങ്ങളുടെ പക്കൽ ഉപയോക്തൃ ഐഡികളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് ഉണ്ടെന്നും ചില പ്രത്യേക ഉപയോക്താക്കൾക്കായി മാത്രം ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു എന്നും കരുതുക.
# A list of sample user IDs
user_ids = np.array([101, 105, 110, 102, 115, 108])
# Indices of the users we are interested in
selected_indices = np.array([0, 3, 5]) # Corresponds to user IDs at index 0, 3, and 5
# Select the data for these users
selected_users = user_ids[selected_indices]
print(selected_users)
# Output: [101 102 108]
നിർദ്ദിഷ്ട സൂചികകളിലെ user_ids മാത്രം അടങ്ങിയ ഒരു പുതിയ അറേ ഇത് നൽകുന്നു.
ഉദാഹരണം 2: 2D അറേകളുള്ള ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗ്
ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗ് മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ അറേകളുമായി വളരെ ശക്തമാണ്. നിങ്ങൾ ഒരു 2D അറേ ഇൻഡെക്സ് ചെയ്യാൻ പൂർണ്ണസംഖ്യ അറേകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾക്ക് നിർദ്ദിഷ്ട വരികളും നിരകളും അല്ലെങ്കിൽ തുടർച്ചയില്ലാത്ത രീതിയിൽ വ്യക്തിഗത ഘടകങ്ങൾ പോലും തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ കഴിയും.
2D അറേകളുള്ള ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗ് ഉപയോഗിക്കാൻ പ്രധാനമായും രണ്ട് വഴികളുണ്ട്:
- വരികൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു: വരി സൂചികകളുടെ ഒരു 1D അറേ നൽകുക.
- നിർദ്ദിഷ്ട ഘടകങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു (വരി, കോളം ജോഡികൾ): രണ്ട് 1D സൂചികകളുടെ അറേകൾ നൽകുക - ഒന്ന് വരികൾക്കും മറ്റൊന്ന് നിരകൾക്കും. ഈ അറേകൾ ഒരേ നീളമുള്ളതായിരിക്കണം, കൂടാതെ വരി സൂചിക അറേയുടെ i-th എലമെൻ്റും കോളം സൂചിക അറേയുടെ i-th എലമെൻ്റും തിരഞ്ഞെടുക്കാനുള്ള ഒരു അദ്വിതീയ ഘടകം വ്യക്തമാക്കുന്നു.
നിർദ്ദിഷ്ട വരികൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു
വിവിധ കമ്പനികളുടെ ഓഹരി വിലയുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് കുറച്ച് ദിവസങ്ങളായി പരിഗണിക്കാം. പ്രത്യേക കമ്പനികൾക്കായുള്ള ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.
# Stock prices for 3 companies over 4 days
# Rows represent days, columns represent companies
stock_prices = np.array([[100, 150, 200],
[105, 152, 205],
[110, 155, 210],
[115, 160, 215]])
# Indices of the companies we want to examine (e.g., company at index 0 and company at index 2)
company_indices = np.array([0, 2])
# Select the data for these companies across all days
selected_companies_data = stock_prices[:, company_indices]
print(selected_companies_data)
# Output:
# [[100 200]
# [105 205]
# [110 210]
# [115 215]]
ഇവിടെ, : എല്ലാ വരികളും തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു, കൂടാതെ company_indices നിർദ്ദിഷ്ട കോളങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. ഫലം ഒരു പുതിയ 2D അറേയാണ്, അവിടെ ഓരോ കോളവും തിരഞ്ഞെടുത്ത കമ്പനികളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.
വരിയും നിരയും ജോടിയാക്കി നിർദ്ദിഷ്ട ഘടകങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു
ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി നൽകുന്നത് ഇവിടെയാണ്. വരിയും നിരയും സൂചികകൾ ഒരേസമയം വ്യക്തമാക്കുന്നതിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്ടമുള്ള ഘടകങ്ങൾ കൃത്യമായി കണ്ടെത്താനാകും.
# A grid representing population density across different zones and sectors
population_density = np.array([[1000, 1200, 800, 1500],
[900, 1100, 750, 1400],
[1300, 1400, 950, 1600],
[850, 1050, 700, 1350]])
# We want to check the density at specific zone-sector combinations.
# Let's say we are interested in:
# - Zone 0, Sector 1 (row 0, col 1)
# - Zone 2, Sector 0 (row 2, col 0)
# - Zone 1, Sector 3 (row 1, col 3)
# - Zone 3, Sector 2 (row 3, col 2)
row_indices = np.array([0, 2, 1, 3])
column_indices = np.array([1, 0, 3, 2])
# Select the population densities at these specific locations
specific_locations_density = population_density[row_indices, column_indices]
print(specific_locations_density)
# Output: [1200 1300 1400 700]
സൂചികകളുടെ ജോഡികൾ വ്യക്തമാക്കിയ കൃത്യമായ കോർഡിനേറ്റുകളിൽ ജനസംഖ്യാ സാന്ദ്രത അടങ്ങിയ ഒരു 1D അറേയാണ് ഔട്ട്പുട്ട്.
പ്രധാന ഉൾക്കാഴ്ച: ഔട്ട്പുട്ട് അറേയുടെ ആകൃതി നിർണ്ണയിക്കുന്നത് ഇൻഡെക്സ് അറേകളുടെ ആകൃതി അനുസരിച്ചാണ്. രണ്ട് ഇൻഡെക്സ് അറേകളും 1D ആണെങ്കിൽ, ഒരേ നീളമുള്ള N ആണെങ്കിൽ, ഔട്ട്പുട്ട് നീളം N ഉള്ള ഒരു 1D അറേ ആയിരിക്കും. ഏതെങ്കിലും ഒരു ഇൻഡെക്സ് അറേ മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ ആണെങ്കിൽ, ഔട്ട്പുട്ട് അറേ ആ ആകൃതി സ്വീകരിക്കും.
ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗും ബ്രോഡ്കാസ്റ്റിംഗും
വ്യത്യസ്ത ആകൃതിയിലുള്ള ഒന്നിലധികം ഇൻഡെക്സ് അറേകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗ് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, NumPy-യുടെ ബ്രോഡ്കാസ്റ്റിംഗ് നിയമങ്ങൾ നിലവിൽ വരും. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ വരികൾക്കായി ഒരു 1D അറേയും നിരകൾക്കായി ഒരു സിംഗിൾ പൂർണ്ണസംഖ്യയും ഉപയോഗിച്ച് ഒരു 2D അറേ ഇൻഡെക്സ് ചെയ്താൽ, ആ സിംഗിൾ കോളം സൂചിക വരികളുടെ എണ്ണവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് ബ്രോഡ്കാസ്റ്റിംഗ് ഫലപ്രദമായി വിപുലീകരിക്കും.
# Let's select all elements from the first two rows, but only from the third column
indices_rows = np.array([0, 1]) # Indices of rows
index_col = 2 # Index of the column
selected_subset = population_density[indices_rows, index_col]
print(selected_subset)
# Output: [800 750]
ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, index_col (ഏത് 2) indices_rows-ൻ്റെ ആകൃതിയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് (ഏത് (2,)) പ്രക്ഷേപണം ചെയ്യുന്നു, ഇത് ഫലപ്രദമായി സൂചിക ജോഡികൾ (0, 2) ഉം (1, 2) ഉം ഉണ്ടാക്കുന്നു.
boolean-ഉം ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു
കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സെലക്ഷൻ പാറ്റേണുകൾ ഉണ്ടാക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് boolean ഇൻഡെക്സിംഗും ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗും സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ ആദ്യം ഒരു വ്യവസ്ഥയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വരികൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുകയും തുടർന്ന് ആ ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത വരികളിൽ നിന്ന് നിർദ്ദിഷ്ട കോളങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗ് ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യാം.
sales_data എന്ന ഉദാഹരണം വീണ്ടും സന്ദർശിക്കുക:
# sales_data = np.array([[150, 200, 120],
# [300, 180, 250],
# [90, 220, 160]])
# Let's say we only want to consider rows where at least one sale figure is above 200
# Create a boolean mask for rows
# We check if any element in a row is greater than 200
row_mask = np.any(sales_data > 200, axis=1)
print(row_mask)
# Output: [False True True]
# Apply this row mask to select relevant rows
filtered_rows = sales_data[row_mask]
print(filtered_rows)
# Output:
# [[300 180 250]
# [ 90 220 160]]
# Now, from these filtered rows, let's use fancy indexing to select specific columns.
# Suppose we want the first and third columns from these filtered rows.
row_indices_for_fancy = np.array([0, 1]) # Indices within the filtered_rows array
column_indices_for_fancy = np.array([0, 2]) # Indices of columns we want
final_selection = filtered_rows[row_indices_for_fancy, column_indices_for_fancy]
print(final_selection)
# Output: [300 160]
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയെ ഒരു വിശാലമായ വ്യവസ്ഥയെ ( ഉയർന്ന സെയിൽസുള്ള വരികൾ ) അടിസ്ഥാനമാക്കി നിങ്ങൾ ആദ്യം ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുകയും തുടർന്ന് ആ ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത വരികളിൽ നിന്ന് നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാ പോയിൻ്റുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു സാഹചര്യം ഈ ഉദാഹരണം ചിത്രീകരിക്കുന്നു.
പ്രായോഗിക ഉപയോഗങ്ങളും ലോക വീക്ഷണങ്ങളും
ഈ വിപുലമായ ഇൻഡെക്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ കേവലം സൈദ്ധാന്തിക ഘടനകൾ മാത്രമല്ല; ലോകമെമ്പാടുമുള്ള തത്സമയ ഡാറ്റാ സയൻസ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഇത് ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്ത ഉപകരണങ്ങളാണ്:
- ധനകാര്യ വിശകലനം: നിർദ്ദിഷ്ട തീയതികളിലെ പ്രത്യേക കമ്പനികളുടെ ഓഹരി വിലകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ ചില ലാഭക്ഷമതാ പരിധികൾ പാലിച്ച ട്രേഡുകൾ തിരിച്ചറിയുക.
- കാലാവസ്ഥാ ശാസ്ത്രം: നിർവചിക്കപ്പെട്ട മാനദണ്ഡങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രത്യേക ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ പ്രദേശങ്ങൾക്കോ സമയപരിധിക്കോ വേണ്ടിയുള്ള താപനില അല്ലെങ്കിൽ മഴയുടെ ഡാറ്റ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു നിശ്ചിത മഴയുടെ ബെഞ്ച്മാർക്കിന് താഴെയുള്ള ഡാറ്റ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെ വരൾച്ച സാധ്യതയുള്ള പ്രദേശങ്ങൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഓസ്‌ട്രേലിയയുടെ ഭാഗങ്ങൾ, ആഫ്രിക്കയിലെ സഹേൽ പ്രദേശം) തിരിച്ചറിയുക.
- ഇ-കൊമേഴ്സ്: വ്യത്യസ്ത വിപണികളിലെ (ഉദാഹരണത്തിന്, യൂറോപ്പ്, ഏഷ്യ, വടക്കേ അമേരിക്ക) നിർദ്ദിഷ്ട സെയിൽസ് മെട്രിക്സുകളുള്ള ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള ഉപഭോക്താക്കളെ അല്ലെങ്കിൽ ഉൽപ്പന്നങ്ങളെ തിരിച്ചറിയാൻ ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റയെ സെഗ്മെൻ്റ് ചെയ്യുക.
- ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം: വൈവിധ്യമാർന്ന ജനസംഖ്യയിലുടനീളമുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട അവസ്ഥകളോ ചികിത്സാ ചരിത്രങ്ങളോ ഉള്ള വ്യക്തികളുടെ റെക്കോർഡുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ രോഗികളുടെ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുക.
- മെഷീൻ ലേണിംഗ്: സങ്കീർണ്ണമായ മാനദണ്ഡങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഫീച്ചറുകളോ സാമ്പിളുകളോ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെ അല്ലെങ്കിൽ നിർദ്ദിഷ്ട പാരാമീറ്ററുകൾക്കായി മോഡൽ കോഎഫിഷ്യന്റുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിലൂടെ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തയ്യാറാക്കുക.
കൃത്യമായും കാര്യക്ഷമമായും ഡാറ്റ തിരഞ്ഞെടുക്കാനുള്ള കഴിവ് കൃത്യമായ മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും, അർത്ഥവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടുന്നതിനും, ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ സ്ഥാനമോ വ്യവസായമോ പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ വിവരമുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും നിർണായകമാണ്.
പ്രകടനം പരിഗണനകൾ
NumPy-യുടെ വിപുലമായ ഇൻഡെക്സിംഗ് വളരെ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. എക്സ്പ്ലിസിറ്റ് Python ലൂപ്പുകൾ ആവശ്യമുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ പലപ്പോഴും NumPy വെക്റ്ററൈസ് ചെയ്യുന്നു, ഇത് കാര്യമായ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ചില സൂക്ഷ്മതകളെക്കുറിച്ച് ബോധവാന്മാരായിരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്:
- boolean ഇൻഡെക്സിംഗ് സാധാരണയായി തിരഞ്ഞെടുത്ത ഘടകങ്ങളുടെ ഒരു 1D അറേ നൽകുന്നു. ചില പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി നിങ്ങൾക്ക് യഥാർത്ഥ ആകൃതി നിലനിർത്തണമെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ പുനഃരൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയോ മറ്റ് സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുകയോ ചെയ്യേണ്ടി വന്നേക്കാം.
- ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗ് ഡാറ്റയുടെ ഒരു പകർപ്പ് നൽകുന്നു. ഇൻഡെക്സ് അറേകൾ പൂർണ്ണസംഖ്യകളാണെങ്കിൽ, ഫലം ഒരു പകർപ്പാണ്. ഇൻഡെക്സ് അറേകൾ boolean ആണെങ്കിൽ, ഫലവും ഒരു പകർപ്പാണ്. ഇതിനർത്ഥം നൽകിയിട്ടുള്ള അറേയിലെ മാറ്റങ്ങൾ യഥാർത്ഥ അറേയെ ബാധിക്കില്ല എന്നാണ്.
- വളരെ വലിയ അറേകൾക്കും സങ്കീർണ്ണമായ ഇൻഡെക്സിംഗ് സ്കീമുകൾക്കും, മെമ്മറി ഉപയോഗം ഒരു ഘടകമായി മാറിയേക്കാം. NumPy പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഇടത്തരം അറേകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഇത് മെമ്മറി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
പ്രകടനം നിർണായകമാകുമ്പോൾ, പ്രത്യേകിച്ച് സമയബന്ധിതമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ അല്ലെങ്കിൽ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ കോഡ് പ്രൊഫൈൽ ചെയ്യുകയും അടിസ്ഥാന NumPy പ്രവർത്തനങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് കൂടുതൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. ഇത് boolean, ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗ് എന്നിവ തമ്മിൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതോ അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ പുനഃക്രമീകരിക്കുന്നതോ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം.
വിപുലമായ ഇൻഡെക്സിംഗിനായുള്ള മികച്ച രീതികൾ
NumPy-യുടെ വിപുലമായ ഇൻഡെക്സിംഗ് കഴിവുകൾ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്:
- നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കുക: കോഡ് എഴുതുന്നതിന് മുമ്പ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനുള്ള മാനദണ്ഡം വ്യക്തമായി നിർവചിക്കുക.
- അർത്ഥവത്തായ വേരിയബിൾ പേരുകൾ ഉപയോഗിക്കുക: നിങ്ങളുടെ boolean മാസ്കുകൾക്കും ഇൻഡെക്സ് അറേകൾക്കും വിവരണാത്മകമായി പേര് നൽകുക (ഉദാഹരണത്തിന്,
high_value_customers_mask,target_product_indices). - വായനാക്ഷമതയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകുക: ചുരുക്കിയ കോഡ് നല്ലതാണെങ്കിലും, മറ്റുള്ളവർക്ക് (നിങ്ങളുടെ ഭാവിക്കുവേണ്ടി) മനസ്സിലാക്കാൻ എളുപ്പമുള്ള കോഡിന് മുൻഗണന നൽകുക. സംയോജിത boolean വ്യവസ്ഥകൾക്കായി ബ്രാക്കറ്റുകൾ ശരിയായി ഉപയോഗിക്കുക.
- വർദ്ധകമായി പരീക്ഷിക്കുക: സങ്കീർണ്ണമായ ഇൻഡെക്സിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഘട്ടം ഘട്ടമായി നിർമ്മിക്കുക, ഓരോ ഘട്ടത്തിലും ഔട്ട്പുട്ട് പരിശോധിക്കുക.
- NumPy ഫംഗ്ഷനുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക: സൂചികകളോ മൂല്യങ്ങളോ നൽകാൻ സാധ്യതയുള്ള വ്യവസ്ഥാപരമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പിനായി
np.where()പോലുള്ള ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ പ്രത്യേക സാഹചര്യങ്ങളിൽ സഹായകമാകുന്ന, ഇൻഡെക്സ് അറേകളിൽ നിന്ന് ഒരു പൂർണ്ണമായ ഗ്രിഡ് ഉണ്ടാക്കുന്നതിന്np.ix_()ഉപയോഗിക്കുക. - പകർപ്പുകളും കാഴ്‌ചകളും ശ്രദ്ധിക്കുക: ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗും boolean ഇൻഡെക്സിംഗും സാധാരണയായി യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുടെ കാഴ്‌ചകളല്ല, പകർപ്പുകളാണ് നൽകുന്നതെന്ന് ഓർക്കുക.
ഉപസംഹാരം
NumPy-യുടെ വിപുലമായ അറേ ഇൻഡെക്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ, അതായത് boolean ഇൻഡെക്സിംഗും ഫാൻസി ഇൻഡെക്സിംഗും, Python-ൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ തിരഞ്ഞെടുക്കലും കൃത്രിമത്വവും നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് അത്യാവശ്യമാണ്. ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരെയും, അനലിസ്റ്റുകളെയും, ഗവേഷകരെയും അവർക്കാവശ്യമുള്ള ഡാറ്റ കൃത്യമായി വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ ഇത് പ്രാപ്തരാക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾക്കും കൂടുതൽ ശക്തമായ വിശകലനങ്ങൾക്കും കാരണമാകുന്നു. ഈ ടെക്നിക്കുകൾ പഠിക്കുന്നതിലൂടെ, ആഗോള ധനകാര്യം, കാലാവസ്ഥാ ഗവേഷണം, വ്യക്തിഗത വൈദ്യശാസ്ത്രം, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് തുടങ്ങിയ മേഖലകളിലെ മുന്നേറ്റങ്ങൾക്ക് സംഭാവന നൽകുന്ന നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായി NumPy-യുടെ പൂർണ്ണമായ ശക്തി നിങ്ങൾക്ക് തുറന്നു കാണിക്കാനാകും. നിങ്ങളുടെ NumPy വർക്ക്ഫ്ലോയിലേക്ക് ഈ ശക്തമായ സെലക്ഷൻ രീതികൾ തുടർന്നും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക, പരീക്ഷിക്കുക, സംയോജിപ്പിക്കുക.