Squeezed text python что это
numpy.squeeze () в Python
numpy.squeeze() используется, когда мы хотим удалить одномерные записи из формы массива.
Syntax : numpy.squeeze(arr, axis=None )
Parameters :
arr : [array_like] Input array.
axis : [None or int or tuple of ints, optional] Selects a subset of the single-dimensional entries in the shape. If an axis is selected with shape entry greater than one, an error is raised.
Return :
squeezed [ndarray] The input array, but with all or a subset of the dimensions of length 1 removed. This is always a itself or a view into arr.
Код № 1:
# Программа Python, объясняющая
# numpy.squeeze function
import numpy as geek
Выход :
Код № 2:
# Программа Python, объясняющая
# numpy.squeeze function
import numpy as geek
out_arr = geek.squeeze(in_arr, axis = 0 )
print ( «The shapes of Input and Output array : » )
print (in_arr.shape, out_arr.shape)
Выход :
Замечания :
Код № 3:
# Программа Python, объясняющая
# numpy.squeeze function
# когда происходит ошибка значения
import numpy as geek
out_arr = geek.squeeze(in_arr, axis = 1 )
print ( «The shapes of Input and Output array : » )
Numpy Squeeze in Python With Examples
Hello programmers, in this article, we will discuss the Numpy squeeze function in Python. The squeeze() function removes single-dimensional entries from an array’s shape. Whenever we want to change the shape of a three-dimensional array to a two-dimensional array, we use the squeeze() function.
The Numpy squeeze() function returns the input array with the subset of the dimension having a length equal to one removed from the array. Before we cite examples to show the working of numpy.squeeze() function, let me briefly brief you about the syntax, parameters, and return type.
Syntax of Numpy squeeze
Parameters of Numpy Squeeze:
Return type of Squeeze
This squeeze() function returns an output array similar to input array input, but with all or a subset of the dimensions of length 1 removed.
Example of Squeeze Function in Python
OUTPUT:
EXPLANATION:
The above example is a very basic implementation of the squeeze function. An array ‘a’ of shape (1, 3, 1) is obtained. On passing ‘a’ to the squeeze() function, its shape (3) i.e., removing all the dimensions of length 1.
Numpy Squeeze for axis = 0
OUTPUT:
EXPLANATION:
In the above example, an array s defined using numpy.arrange() function of shape specified as (1, 3, 3). This array passed to the squeeze() function, which returns the input array having the same dimension and number of elements. It removes all the dimensions of length 1. Hence the shape is retuned as (3,3). The axis parameter controls the operations transversion. In this case, it’s 0. It means the squeezed axis is not of length 1.
Matrix squeeze in Python
OUTPUT:
EXPLANATION:
With the help of Numpy matrix.squeeze() method, we are able to squeeze the size of a matrix. In this method, the Nx1 size of the input matrix is given out as a 1xN size of the output matrix. In the above example, a numpy matrix is defined using the np.matrix function. And then the numpy squeeze function is used to squeeze the matrix and give the output as [[ 4 8 ]] from the originally created matrix i.e., [ [4], [8] ].
Conclusion
In this article, we have seen the example and implementation of Numpy Squeeze in Python. We have also seen the use of Squeeze in a matrix as well. Refer to this article for any queries related to the Squeeze function.
Numpy Squeeze в Python С примерами
Эта статья содержит все основные сведения, которые вам нужно знать о Numpy squeeze() в Python, а также примеры для массивов и матриц.
Numpy Squeeze в Python С примерами
Здравствуйте программисты, в этой статье мы обсудим функцию Numpy squeeze в Python. Функция squeeze() удаляет одномерные записи из формы массива. Всякий раз, когда мы хотим изменить форму трехмерного массива на двумерный массив, мы используем функцию squeeze ().
Функция Numpy squeeze() возвращает входной массив с подмножеством измерения, длина которого равна единице, удаленной из массива. Прежде чем мы приведем примеры, показывающие работу функции numpy.squeeze (), позвольте мне кратко рассказать вам о синтаксисе, параметрах и типе возвращаемого значения.
Синтаксис Numpy squeeze
Параметры Numpy Squeeze:
Возвратный тип сжатия
Эта функция squeeze() возвращает выходной массив, аналогичный входному массиву input, но с удалением всех или подмножества измерений длины 1.
Пример функции Squeeze в Python
ОБЪЯСНЕНИЕ:
Приведенный выше пример является очень простой реализацией функции squeeze. Получается массив “а” формы (1, 3, 1). При передаче ‘a’ функции squeeze() ее форма (3), то есть удаление всех размеров длины 1.
Numpy Squeeze for
ОБЪЯСНЕНИЕ:
В приведенном выше примере массив s определяется с помощью функции numpy.arrange() типа href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Shape_coding#:
:text=Shape%20coding%20is%20a%20method,controls%20to%20improve%20aviation%20safety.”>shape указано как (1, 3, 3). Этот массив передается функции squeeze (), которая возвращает входной массив, имеющий ту же размерность и количество элементов. Он удаляет все размеры длины 1. Следовательно, форма возвращается как (3,3). Параметр axis управляет трансверсией операций. В данном случае это 0. Это означает, что сжатая ось не имеет длины 1. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Shape_coding#:
:text=Shape%20coding%20is%20a%20method,controls%20to%20improve%20aviation%20safety.”>shape указано как (1, 3, 3). Этот массив передается функции squeeze (), которая возвращает входной массив, имеющий ту же размерность и количество элементов. Он удаляет все размеры длины 1. Следовательно, форма возвращается как (3,3). Параметр axis управляет трансверсией операций. В данном случае это 0. Это означает, что сжатая ось не имеет длины 1.
Matrix squeeze в Python
ОБЪЯСНЕНИЕ:
С помощью метода Numpy matrix.squeeze() мы можем сжать размер матрицы. В этом методе размер Nx1 входной матрицы выдается как размер 1xN выходной матрицы. В приведенном выше примере матрица numpy определяется с помощью функции np.matrix. А затем функция numpy squeeze используется для сжатия матрицы и получения выходных данных в виде [[ 4 8 ]] из первоначально созданной матрицы, т. е., [ [4], [8] ].
Вывод
В этой статье мы рассмотрели пример и реализацию Numpy Squeeze в Python. Мы также видели использование Сжатия в матрице. Любые запросы, связанные с функцией Squeeze, см. в этой статье.
Работаем с текстами на Python: кодировки, нормализация, чистка
Зачем эта статья?
Об обработке текстов на естественном языке сейчас знают все. Все хоть раз пробовали задавать вопрос Сири или Алисе, пользовались Grammarly (это не реклама), пробовали генераторы стихов, текстов. или просто вводили запрос в Google. Да, вот так просто. На самом деле Google понимает, что вы от него хотите, благодаря штукам, которые умеют обрабатывать и анализировать естественную речь в вашем запросе.
При анализе текста мы можем столкнуться с ситуациями, когда текст содержит специфические символы, которые необходимо проанализировать наравне с «простым текстом» (взять даже наши горячо любимые вставки на французском из «Война и мир») или формулы, например. В таком случае обработка текста может усложниться.
Вы можете заметить, что если ввести в поисковую строку запрос с символами с ударением (так называемый модифицирующий акут), к примеру «ó», поисковая система может показать результаты, содержащие слова из вашего запроса, символы с ударением уже выглядят как обычные символы.
Обратите внимание на следующий запрос:
Запрос содержит символ с модифицирующим акутом, однако во втором результате мы можем заметить, что выделено найденное слово из запроса, только вот оно не содержит вышеупомянутый символ, просто букву «о».
Конечно, уже есть много готовых инструментов, которые довольно неплохо справляются с обработкой текстов и могут делать разные крутые вещи, но я не об этом хочу вам поведать. Я не буду рассказывать про nltk, стемминг, лемматизацию и т.п. Я хочу опуститься на несколько ступенек ниже и обсудить некоторые тонкости кодировок, байтов, их обработки.
Откуда взялась статья?
Одним из важных составляющих в области ИИ является обработка текстов на естественном языке. В процессе изучения данной тематики я начал задавать себе вопросы, которые в конечном итоге привели меня к изучению кодировок, представлению текстов в памяти, как они преобразуются, приводятся к нормальной форме. Я плохо понимал эту тему в начале, потребовалось немало времени и мозгового ресурса, чтобы понять, принять и запомнить некоторые вещи. Написанием данной статьи я хочу облегчить жизнь людям, которые столкнутся с необходимостью чтения и обработки текстов на Python и самому закрепить изученное. А некоторыми полезными поинтами своего изучения я постараюсь поделиться в данной статье.
Важная ремарка: я не являюсь специалистом в области обработки текстов. Изложенный материал является результатом исключительно любительского изучения.
Проблема чтения файлов
Допустим, у нас есть файл с текстом. Нам нужно этот текст прочитать. Казалось бы, пиши себе такой вот скрипт для чтения из файла да и радуйся:
В файле содержится вот такое вот изречение:
что переводится с испанского как питон. Однако консоль OC Windows 10 покажет нам немного другой результат:
Сейчас мы разберёмся, что именно пошло не так и по какой причине.
Кодировка
Думаю, это не будет сюрпризом, если я скажу, что любой символ, который заносится в память компьютера, хранится в виде числа, а не в виде литерала. Это число определяется как идентификатор или кодовая позиция символа. Кодировка определяет, какое именно число будет ассоциировано с символом.
Предположим, у нас есть некоторый файл с неизвестным содержимым, и нам нужно его прочитать, однако мы не знаем, какая у файла кодировка. Попробуем декодировать содержимое файла.
Посмотрим на результат:
Важный поинт: при записи и чтении из файлов следует указывать конкретную кодировку, это позволит избежать путаницы в дальнейшем.
Ошибки, связанные с кодировками
При возникновении ошибки, связанной с кодировками, интерпретатор выдаст одно из следующих исключений:
Попытка выполнения вот такого кода (в файле всё ещё содержится испанский питон):
даст нам следующий результат:
Обозначение
Суть
Значение по умолчанию. Несоотвествующие кодировке символы возбуждают исключения UnicodeError и наследуемые от него.
Несоответсвующие символы пропускаются без возбуждения исключений.
Только для метода encode :
Несоответствующие символы заменяются на соответсвующие значения XML.
Несоответствующие символы заменяются на определённые последовательности с обратным слэшем.
Несоответствующие символы заменяются на имена этих символов, которые берутся из базы данных Unicode.
Приведём пример использования таких обработчиков:
Важный поинт: если в текстах могут встретиться неожиданные для кодировки символы, во избежание возбуждения исключений можно использовать обработчики.
Cворачивание регистра
И по классике приведём пример:
В результате применённый метод не только привёл весь текст к нижнему регистру, но и преобразовал специфический немецкий символ.
Нормализация
Чтобы обозначить важность нормализации, приведём простой пример:
Внешне два этих символа выглядят абсолютно одинаково. Однако если мы попытаемся вывести имена этих символов, как их видит интерпретатор Python’a, результат нас порядком удивит.
В Python есть отличный встроенный модуль, который содержит данные о символах Unicode, их имена, являются ли они цифрамии и т.п. (методы по типу str.isdigit() берут информацию из этих данных). Воспользуемся данным модулем, чтобы вывести имена символов, исходя из информации, которая содержится в базе данных Unicode.
Результат выполнения данного кода:
Итак, интерпретатор Python’a видит эти символы как два разных, но в стандарте Unicode они имеют одинаковое отображение.Такие символы называют каноническими эквивалентами. Приложения будут считать два этих символа одинаковыми, но не интерпретатор.
Посмотрим на ещё один пример:
Данные символы также будут являться каноническими эквивалентами. Из примера мы видим, что символ «é» в стандарте Unicodeможет быть представлен двумя способами, которые к тому же имеют разную длину. Символ «é» может быть представлен одним или двумя байтами.
Трюки Pandas от RealPython
К старту флагманского курса по Data Science делимся сокращённым переводом из блога RealPython о трюках с Pandas, материал начинается с конфигурирования запуска библиотеки и заканчиваются примерами работы с операторами и их приоритетом. Затрагивается тема экономии памяти, сжатие фреймов, интроспекция GroupBy через итерацию и другие темы. Подробности, как всегда, под катом.
1. Параметры запуска интерпретатора
Запустив сеанс интерпретатора, вы увидите, что сценарий запуска выполнен и Pandas автоматически импортируется с вашим набором опций:
Воспользуемся данными abalone в репозитории машинного обучения UCI, чтобы продемонстрировать заданное в файле запуска форматирование. Сократим данные до 14 строк с точностью до 4 цифр для чисел с плавающей точкой:
Позже вы увидите этот набор данных и в других примерах.
2. Игрушечные cтруктуры данных с помощью модуля тестирования Pandas
В модуле Pandas testing скрыт ряд удобных функций для быстрого построения квазиреалистичных Series и фреймов данных:
Их около 30, полный список можно увидеть, вызвав dir() на объекте модуля. Вот несколько вариантов:
Они полезны для бенчмаркинга, тестирования утверждений и экспериментов с не очень хорошо знакомыми методами Pandas.
3. Используйте преимущества методов доступа
Возможно, вы слышали о термине акcессор, который чем-то напоминает геттер (хотя геттеры и сеттеры используются в Python нечасто). В нашей статье будем называть аксессором свойство, которое служит интерфейсом для дополнительных методов. В Series [на момент написания оригинальной статьи] их три, сегодня их 4:
Да, приведённое выше определение многозначно, поэтому до обсуждения внутреннего устройства посмотрим на примеры.
.cat — для категориальных данных;
.str — для строковых (объектных) данных;
.dt — для данных, подобных времени.
4. Создание индекса времени даты из столбцов компонентов
Наконец, вы можете отказаться от старых отдельных столбцов и преобразовать их в Series:
Интуитивно суть передачи фрейма данных в том, что DataFrame похож на словарь Python, где имена столбцов — это ключи, а отдельные столбцы (Series) — значения словаря. Поэтому pd.to_datetime (df[datecols].to_dict (orient=’list’)) здесь также будет работать.
5. Использование категориальных данных для экономии времени и места
А что если бы мы могли взять перечисленные выше уникальные цвета и отобразить каждый из них в занимающее меньше места целое число? Наивная реализация:
Другой способ сделать то же самое в Pandas — pd.factorize (colors) :
Так или иначе объект кодируется как перечислимый тип (категориальная переменная).
«Использование памяти Categorical пропорционально количеству категорий плюс длина данных. Напротив, object dtype — это константа, умноженная на длину данных» (Источник).
В colors выше есть соотношение двух значений на каждое уникальное значение, то есть на категорию:
Экономия памяти от преобразования в Categorical хороша, но невелика:
Но, если у вас будет, например, много демографических данных, где мало уникальных значений, объём требуемой памяти уменьшится в 10 раз:
Можно воспроизвести что-то похожее на пример выше, который делался вручную:
Всё, что вам нужно сделать, чтобы в точности повторить предыдущий ручной вывод, — это изменить порядок кодов:
Обратите внимание, что dtype — это int8 NumPy, 8-битное знаковое целое, которое может принимать значения от −127 до 128. Для представления значения в памяти требуется только один байт. 64-битные знаковые int были бы излишеством с точки зрения потребления памяти. Грубый пример привёл к данным int64 по умолчанию, тогда как Pandas достаточно умна, чтобы привести категориальные данные к минимально возможному числовому dtype.
6. Интроспекция объектов Groupby через итерацию
При вызове df.groupby (‘x’) результирующие объекты Pandas groupby могут быть немного непрозрачными. Этот объект инстанцируется лениво и сам по себе не имеет никакого осмысленного представления. Продемонстрируем это на наборе данных abalone из первого примера:
7. Используйте этот трюк с отображением для бининга
Представьте: есть Series и соответствующая «таблица сопоставления», где каждое значение принадлежит к многочленной группе или вообще не принадлежит ни одной группе:
Другими словами, вам нужно сопоставить countries со следующим результатом:
Код значительно быстрее, чем вложенный цикл Python по группам для каждой страны:
Задача — сопоставить каждую группу в groups целому числу. Однако Series.map() не распознаёт ‘ab’ — ему нужна разбитая версия, где каждый символ из каждой группы отображён на целое число. Это делается охватом словаря:
Этот словарь может передаваться в s.map() для сопоставления или «перевода» его значений в соответствующие индексы групп.
8. Загрузка данных из буфера обмена
Это позволяет копировать структурированный текст непосредственно в DataFrame или Series. В Excel данные будут выглядеть примерно так:
Его текстовое представление может выглядеть так:
Просто выделите и скопируйте текст выше и вызовите pd.read_clipboard() :
9. Запись объектов Pandas в сжатый формат
Этот короткий пример завершает список. Начиная с версии Pandas 0.21.0 вы можете записывать объекты Pandas непосредственно для сжатия gzip, bz2, zip или xz, а не хранить несжатый файл в памяти и преобразовывать его. Вот пример, использующий данные abalone из первого трюка:
Коэффициент разницы в размерах равен 11,6:
Data Science — это не только статистика, но и написание кода, который с учётом работы с большими данными должен быть эффективным. В этом одна из причин высокой зарплаты специалиста в науке о данных, стать которым мы можем помочь вам на нашем курсе. Также вы можете узнать, как начать карьеру аналитика или инженера данных, начать с нуля или прокачаться в других направлениях, например, в Fullstack-разработке на Python:
Data Science и Machine Learning