NUMPY
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Xóa cột thứ hai khỏi một mảng nhất định và chèn cột mới sau vào vị trí của nó bằng Python.

Trong bài viết này, mình sẽ cùng nhau tìm hiểu cách xóa cột thứ hai khỏi một mảng nhất định và sau đó chèn cột mới vào vị trí của nó. Bài tập này giúp bạn làm quen với cách làm việc với mảng 2D và thực hiện các thay đổi dữ liệu cột.

Bước 1: Import thư viện NumPy

Đầu tiên, hãy import thư viện NumPy để có thể làm việc với mảng.

import numpy as np

Bước 2: Tạo mảng 2D và cột mới

Sử dụng mã sau để tạo mảng 2D và cột mới đã cho:

sampleArray = np.array([[34, 43, 73],
                        [82, 22, 12],
                        [53, 94, 66]])

newColumn = np.array([[10, 10, 10]])

Bước 3: Xóa cột thứ hai

Sau đó ta sử dụng index slicing để xóa cột thứ hai khỏi mảng.

sampleArray_without_second_column = np.delete(sampleArray, 1, axis=1)

Bước 4: Chèn cột mới vào vị trí cột thứ hai

Mình sử dụng hàm np.insert() để chèn cột mới vào vị trí cột thứ hai.

sampleArray_with_new_column = np.insert(sampleArray_without_second_column, 1, newColumn, axis=1)

Bước 5: In kết quả sau thay đổi

Cuối cùng sử dụng hàm print() để in mảng sau khi đã xóa cột thứ hai và chèn cột mới.

print("Mảng sau khi thay đổi:")
print(sampleArray_with_new_column)

Kết quả

Khi bạn chạy chương trình, bạn sẽ nhận được kết quả sau:

Mảng sau khi thay đổi:
[[34 10 73]
 [82 10 12]
 [53 10 66]]

Chúc mừng bạn đã thành công xóa cột thứ hai khỏi mảng và chèn cột mới vào vị trí của nó. Bài tập này giúp bạn làm quen với việc làm việc với mảng 2D và thực hiện các thay đổi dữ liệu cột. Chúc các bạn thành công và tiếp tục khám phá NumPy trong Python!

test php

Bài giải

-------------------- ######## --------------------

Trong bài viết này, mình sẽ cùng nhau tìm hiểu cách xóa cột thứ hai khỏi một mảng nhất định và sau đó chèn cột mới vào vị trí của nó. Bài tập này giúp bạn làm quen với cách làm việc với mảng 2D và thực hiện các thay đổi dữ liệu cột.

test php

banquyen png
Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

Bước 1: Import thư viện NumPy

Đầu tiên, hãy import thư viện NumPy để có thể làm việc với mảng.

import numpy as np

Bước 2: Tạo mảng 2D và cột mới

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

Mình sử dụng mã sau để tạo mảng 2D và cột mới đã cho:

sampleArray = np.array([[34, 43, 73],
                        [82, 22, 12],
                        [53, 94, 66]])

newColumn = np.array([[10, 10, 10]])

Bước 3: Xóa cột thứ hai

Sử dụng index slicing để xóa cột thứ hai khỏi mảng.

sampleArray_without_second_column = np.delete(sampleArray, 1, axis=1)

Bước 4: Chèn cột mới vào vị trí cột thứ hai

Mình sử dụng hàm np.insert() để chèn cột mới vào vị trí cột thứ hai.

sampleArray_with_new_column = np.insert(sampleArray_without_second_column, 1, newColumn, axis=1)

Bước 5: In kết quả sau thay đổi

Sử dụng hàm print() để in mảng sau khi đã xóa cột thứ hai và chèn cột mới.

print("Mảng sau khi thay đổi:")
print(sampleArray_with_new_column)

Kết quả

Khi bạn chạy chương trình, bạn sẽ nhận được kết quả sau:

Mảng sau khi thay đổi:
[[34 10 73]
 [82 10 12]
 [53 10 66]]

Chúc mừng bạn đã thành công xóa cột thứ hai khỏi mảng và chèn cột mới vào vị trí của nó. Bài tập này giúp bạn làm quen với việc làm việc với mảng 2D và thực hiện các thay đổi dữ liệu cột. Chúc các bạn thành công và tiếp tục khám phá NumPy trong Python!

Câu hỏi thường gặp liên quan:

Cùng chuyên mục:

Cách thêm Progress Bar trong Python với chỉ một dòng Code

Cách thêm Progress Bar trong Python với chỉ một dòng Code

Toán tử Walrus Operator- Tính năng mới trong Python 3.8

Toán tử Walrus Operator- Tính năng mới trong Python 3.8

Cách nạp dữ liệu Machine Learning từ File trong Python

Cách nạp dữ liệu Machine Learning từ File trong Python

Hướng dẫn sử dụng Google Sheets API với Python

Hướng dẫn sử dụng Google Sheets API với Python

Xây dựng  web Python tự động hóa Twitter | Flask, Heroku, Twitter API & Google Sheets API

Xây dựng web Python tự động hóa Twitter | Flask, Heroku, Twitter API & Google Sheets API

Xây dựng Web Machine Learning đẹp mắt với Streamlit và Scikit-learn trong Python

Xây dựng Web Machine Learning đẹp mắt với Streamlit và Scikit-learn trong Python

Hướng dẫn tạo Chatbot đơn giản bằng PyTorch

Hướng dẫn tạo Chatbot đơn giản bằng PyTorch

11 mẹo và thủ thuật để viết Code Python hiệu quả hơn

11 mẹo và thủ thuật để viết Code Python hiệu quả hơn

Hướng dẫn làm ứng dụng TODO với Flask dành cho người mới bắt đầu trong Python

Hướng dẫn làm ứng dụng TODO với Flask dành cho người mới bắt đầu trong Python

Hướng dẫn viết Snake Game bằng Python

Hướng dẫn viết Snake Game bằng Python

Cách sử dụng chế độ interactive trong Python

Cách sử dụng chế độ interactive trong Python

Cách sử dụng Python Debugger với hàm breakpoint()

Cách sử dụng Python Debugger với hàm breakpoint()

Xây dựng ứng dụng Web Style Transfer với PyTorch và Streamlit

Xây dựng ứng dụng Web Style Transfer với PyTorch và Streamlit

Cách cài đặt Jupyter Notebook trong môi trường Conda và thêm Kernel

Cách cài đặt Jupyter Notebook trong môi trường Conda và thêm Kernel

Hướng dẫn xây dựng ứng dụng dự đoán giá cổ phiếu bằng Python

Hướng dẫn xây dựng ứng dụng dự đoán giá cổ phiếu bằng Python

Hướng dẫn tạo ứng dụng AI hội thoại với NVIDIA Jarvis trong Python

Hướng dẫn tạo ứng dụng AI hội thoại với NVIDIA Jarvis trong Python

Hỗ trợ Async trong Django 3.1

Hỗ trợ Async trong Django 3.1

8 mẹo tái cấu trúc Python giúp mã sạch hơn và Pythonic

8 mẹo tái cấu trúc Python giúp mã sạch hơn và Pythonic

Ý nghĩa của if __name__ ==

Ý nghĩa của if __name__ == "__main__" trong Python

Cách xóa phần tử trong danh sách Python

Cách xóa phần tử trong danh sách Python

Top