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Python Slicing: Was ist das und wofür wird es verwendet ?

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python slicing

Python Slicing ermöglicht das Slicing den Zugriff auf einen bestimmten Teil des Codes. Diese Methode wird in der Data Science und im Machine Learning mit NumPy und Pandas häufig verwendet. Hier erfährst du alles, was du über diese Technik wissen musst und wie du lernst, sie zu verwenden.

Python ist eine weltweit sehr beliebte Programmiersprache. Sie wird vor allem zur Entwicklung von Web- und GUI-Anwendungen, zur Automatisierung von Aufgaben, aber auch für Data Science und Machine Learning verwendet.

Es handelt sich um eine allgemeine Sprache, d. h. sie kann zur Erstellung einer Vielzahl von Programmen verwendet werden und ist nicht auf eine bestimmte Art von Problemen spezialisiert.

Die Vielseitigkeit und Einfachheit von Python sind die Hauptgründe für seinen Erfolg und seine breite Akzeptanz. Es ist die zweithäufigste Sprache, die von Entwicklern verwendet wird.

Python wird für die Entwicklung von Webseiten, aber auch für die Analyse und Visualisierung von Daten verwendet. Im Bereich der Data Science ermöglicht es Python Analysten und anderen Fachleuten, komplexe statistische Berechnungen durchzuführen, Datenvisualisierungen zu erstellen, Machine-Learning-Algorithmen zu bauen und Daten zu analysieren und zu manipulieren.

Mit Python können viele verschiedene Datenvisualisierungen erstellt werden, z. B. Diagramme und Grafiken oder sogar 3D-Schemata. Es gibt auch viele Bibliotheken, mit denen Programmierer schneller und effizienter Programme für Datenanalyse und Machine Learning schreiben können, z. B. TensorFlow und Keras.

Die Sprache eignet sich aufgrund ihrer dynamischen Typisierung und ihrer Binding-Optionen hervorragend für die schnelle Entwicklung von Anwendungen. Eine weitere Stärke von Python ist das Slicing.

Was ist ein Index ?

Ein Index ist die Position eines einzelnen Zeichens oder eines Elements in einer Liste, einem Tupel oder einem String. Der Wert des Index beginnt immer bei null und endet bei eins weniger als die Anzahl der Elemente.

Negative Indizes ermöglichen es Nutzern, eine Liste, ein Tupel oder einen anderen indizierbaren Container vom Ende des Containers aus zu indizieren, anstatt vom Anfang aus.

Was ist Python Slicing ?

Python Slicing ist die Extraktion eines Teils eines Strings, einer Liste oder eines Tupels. Es ermöglicht den Nutzern, auf eine bestimmte Reihe von Elementen zuzugreifen, indem sie ihre Indizes angeben.

Slicing wird verwendet, um auf einen Teil einer Sequenz zuzugreifen, um einen saubereren, prägnanteren und besser lesbaren Code zu schreiben. Slicing kann verwendet werden, um veränderbare Elemente in einer Sequenz zu sehen, zu verändern oder zu löschen.

Die Syntax „Start“ und „Stop“ wird verwendet, um den Anfang und das Ende eines Slice anzugeben und um bestimmte Elemente zu überspringen. Negatives Slicing hingegen beginnt am Ende der Liste.

Es ist auch möglich, bestimmte Elemente durch einen bestimmten Schritt zu überspringen. Ein negativer Schritt ermöglicht es, die Elemente einer Datenstruktur zu invertieren.

Mit der Funktion slice() kann ein Datenabschnitt extrahiert und als neue Daten zurückgegeben werden, ohne ihn zu verändern. Die Nutzer können also einen bestimmten Abschnitt von Elementen entnehmen, ohne sie zu verändern.

Slicing ermöglicht es auch, Elemente in eine Liste einzufügen, ohne sie durch andere Elemente zu ersetzen. Umgekehrt können mit der „del“-Anweisung mehrere Elemente aus einer Datenstruktur entfernt werden. Beachte, dass das Löschen von Elementen nicht von Tupel-Objekten unterstützt wird.

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Python Slicing und Data Science

Slicing wird viel im Bereich des Machine Learning und der Data Science eingesetzt, mit den Bibliotheken NumPy und Pandas.

NumPy ist das grundlegende Paket für das wissenschaftliche Rechnen in Python.

Slicing wird für NumPy-Arrays verwendet: Raster von Werten desselben Typs, die durch ein Tupel indiziert werden. Man kann eindimensionale, zweidimensionale, dreidimensionale oder mehrdimensionale Arrays slicen.

Pandas ist ein Open-Source-Python-Paket, das für Datenanalyse und Machine Learning verwendet wird und auf NumPy basiert.

Es ist eines der beliebtesten Data-Wrangling-Pakete und ist mit vielen anderen Data-Science-Modulen aus dem Python-Ökosystem kompatibel. Es

Slicing wird bei Pandas DataFrames verwendet: zweidimensionale, beschriftete Datenstrukturen, die einer SQL-Tabelle oder einem Tabellenblatt mit Spalten und Zeilen ähneln. Jede Spalte eines DataFrames kann verschiedene Arten von Daten enthalten.

Wie lerne ich, Python zu beherrschen?

In diesem Artikel haben wir zwei wichtige Konzepte der Programmiersprache Python behandelt: Indexing und Slicing. Du weißt nun, wie Slicing, Negative Slicing und Step-Indexing funktionieren.

Diese Konzepte sind wichtig, um die Funktionsweise von Python zu verstehen. Dies ist jedoch nur ein kleiner Teil der Möglichkeiten, die diese Sprache bietet.

Um zu lernen, wie man sie in all ihren Feinheiten beherrscht, kannst du dich für DataScientest entscheiden. Unsere Ausbildungen in den verschiedenen Berufen der Data Science beinhalten alle ein Modul, das der Programmierung in Python gewidmet ist. Du lernst die Grundlagen von Python kennen, aber auch die Bibliotheken für Data Science wie Pandas und NumPy.

In den anderen Modulen lernst du etwas über DataViz, Datenbanken, Machine Learning und Business Intelligence. Nach Abschluss des Kurses bist du bereit, als Data Analyst, Data Scientist, Data Manager oder Data Engineer zu arbeiten.

Unsere Online-Kurse verfolgen einen Blended-Learning-Ansatz, bei dem das Lernen auf einer gecoachten Plattform mit Masterclasses kombiniert wird. Du kannst zwischen einem intensiven Bootcamp-Modus und einer Weiterbildung wählen, je nach deinen Vorlieben und deiner Verfügbarkeit.

Unsere Organisation ist staatlich anerkannt und kommt für die Finanzierung über den Bildungsgutschein. Warte nicht länger und entdecke die DataScientest-Schulungen!

Du weißt jetzt einiges über Python Slicing. Weitere Informationen findest du in unseren anderen Artikeln über Python.

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