Thep Excel

Function Explainer

Creation · Python 5 ฟังก์ชัน

5 ฟังก์ชัน

เรียงตาม

ฟังก์ชัน ใช้ทำอะไร มีตั้งแต่ นิยม ยาก ประโยชน์
numpy arange Creation np.arange(stop)

np.arange ใน NumPy ผมใช้สำหรับสร้าง array ของเลขที่เรียงกันตามช่วงที่กำหนด คล้ายกับ range() ใน Python แต่ได้ผลออกมาเป็น ndarray ที่เอาไปคำนวณทางคณิตศาสตร์ต่อได้ทันที ใช้บ่อยมากตอนสร้างแกน x สำหรับกราฟหรือสร้างชุดตัวเลขทดสอบครับ

นิยม 5 ยาก 3 ประโยชน์ 5

5 3 5
numpy array Creation np.array(object, dtype)

np.array คือประตูหน้าบ้านของ NumPy ครับ ผมใช้มันแปลง Python list หรือ nested list ให้กลายเป็น ndarray ที่ทำ vectorized operations ได้ทันที โดยไม่ต้องวน loop เองเลยแม้แต่บรรทัดเดียว

นิยม 5 ยาก 3 ประโยชน์ 5

5 3 5
numpy linspace Creation np.linspace(start, stop, num, endpoint)

np.linspace ใน NumPy ผมใช้สำหรับสร้าง array ของตัวเลขที่กระจายเท่ากันระหว่างค่าเริ่มต้นและค่าสิ้นสุด โดยกำหนดจำนวน point ที่ต้องการพอดี แทนที่จะกำหนด step เหมาะมากสำหรับสร้างแกน x ของกราฟหรือสร้างชุดค่าทดสอบที่ต้องการความแม่นยำสูงครับ

นิยม 5 ยาก 3 ประโยชน์ 5

5 3 5
pd.DataFrame Creation pd.DataFrame(data, index, columns)

pd.DataFrame คือคำสั่งสร้างตาราง 2 มิติ (แถว × คอลัมน์) ใน pandas ซึ่งผมเทียบได้กับ sheet หรือ range ใน Excel เลยครับ โค้ด Python ที่วิเคราะห์ข้อมูลแทบทุกตัวเริ่มต้นด้วยการสร้าง DataFrame นี่แหละ

นิยม 5 ยาก 3 ประโยชน์ 5

5 3 5
numpy zeros Creation np.zeros(shape, dtype)

np.zeros ใน NumPy ผมใช้สำหรับสร้าง array ที่เต็มไปด้วยค่า 0 ทุกช่อง คล้ายกับการ "จองที่" ไว้ก่อนแล้วค่อยเติมข้อมูลทีหลัง ใช้บ่อยมากตอน AI ต้องเตรียม array ว่างไว้รับผลลัพธ์หรือสร้าง weight matrix เริ่มต้นครับ

นิยม 5 ยาก 3 ประโยชน์ 5

5 3 5