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 lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Top