Bentuk dan Ukuran

Termasuk bagian Data dan Plot dalam perjalanan Machine Learning di Coddy. Pelajaran 6 dari 60.

Data machine learning berbentuk tabel: satu baris untuk setiap sampel, satu kolom untuk setiap fitur. list yang berisi list membuatnya menjadi array 2D:

scores = np.array([[8, 6, 9, 7],
                   [7, 10, 5, 8]])

Array scores digambarkan sebagai kisi berisi 2 baris dan 4 kolom angka, berjudul scores.shape adalah (2, 4)

array mengetahui ukurannya sendiri. Tanpa tanda kurung: ini adalah fakta yang tersimpan, bukan fungsi.

print(scores.shape)  # baris, kolom
print(scores.ndim)   # dimensi
print(scores.size)   # nilai
print(scores.dtype)  # tipe datanya

Ini mencetak:

(2, 4)
2
8
int64

Periksa bentuknya terlebih dahulu setiap kali menggunakan data baru: model mengharapkan satu baris untuk setiap sampel.

Tantangan

Mudah

Dua bioskop hanya bisa menggabungkan tabel tiketnya jika tata letaknya cocok. Tiket Park ada di rows, sedangkan tiket Plaza ada di plaza.

Ubah rows menjadi array park.
Cetak jumlah hari, jadwal tayang, dan nilai setiap bioskop, Park terlebih dahulu.
Cetak Same layout: dan True atau False.

Untuk 2 hari dengan 3 jadwal tayang (48, 112, 65, lalu 37, 98, 120):

Park: 2 days, 3 showings a day, 6 values
Plaza: 7 days, 4 showings a day, 28 values
Same layout: False

Coba sendiri

import numpy as np

# Tiket yang terjual di bioskop Park: satu baris per hari, satu nilai per pemutaran
days = int(input())
showings = int(input())
rows = []
for day in range(days):
    row = []
    for showing in range(showings):
        row.append(int(input()))
    rows.append(row)

# Tiket yang terjual di bioskop Plaza: satu baris per hari, satu nilai per pemutaran
plaza = np.array([
    [34, 58, 91, 40],
    [29, 63, 85, 37],
    [41, 70, 96, 52],
    [38, 66, 102, 47],
    [55, 88, 120, 74],
    [72, 95, 131, 80],
    [60, 81, 99, 45],
])

# Tulis kodemu di bawah ini