பைத்தானில் கார்ட்டீசியன் தயாரிப்பைப் பயன்படுத்தி டூபிள் பிரதிநிதித்துவத்தை மேம்படுத்துதல்

ஸ்மார்ட் அல்காரிதம்களுடன் டூப்பிள் சுருக்கத்தை புரட்சிகரமாக்குகிறது

பரந்த தரவுத்தொகுப்புகளைப் பிரித்தெடுப்பதையும், மீண்டும் மீண்டும் வரும் உள்ளீடுகளை நிர்வகிக்கப் போராடுவதையும் கற்பனை செய்து பாருங்கள்—அலுப்பாகத் தெரிகிறது, இல்லையா? தரவு-தீவிர பைதான் பயன்பாடுகளில் டூப்பிள்களுடன் பணிபுரியும் போது இது ஒரு பொதுவான சவாலாகும். இந்த சிக்கலை நிவர்த்தி செய்வது, தரவின் கட்டமைப்பையும் பொருளையும் பாதுகாக்கும் அதே வேளையில் தரவை சுருக்கமாக பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கான வழியைக் கண்டுபிடிப்பதை உள்ளடக்கியது.

கார்ட்டீசியன் தயாரிப்பு-அடிப்படையிலான அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்துவது ஒரு நம்பிக்கைக்குரிய தீர்வாகும். ஒரே மாதிரியான பண்புக்கூறுகளை புத்திசாலித்தனமாக தொகுப்பதன் மூலம், நாம் வாய்மொழியான டூப்பிள் பிரதிநிதித்துவங்களை கச்சிதமான, திறமையான வடிவங்களாக மாற்றலாம். இந்த அணுகுமுறை நேர்த்தியானது மட்டுமல்ல, தரவு கையாளுதல் மற்றும் உருவாக்கப் பணிகளுக்கு மிகவும் நடைமுறைக்குரியது. 🧩

தயாரிப்பு பண்புக்கூறுகளின் தரவுத்தொகுப்பைக் கவனியுங்கள்: வண்ணங்கள், அளவுகள் மற்றும் வெப்பநிலை. ஒவ்வொரு கலவையையும் முழுமையாகப் பட்டியலிடுவதற்குப் பதிலாக, ஒரு சிறிய பிரதிநிதித்துவம் பணிநீக்கத்தைக் குறைத்து, செயல்பாடுகளை வேகமாகவும், சேமிப்பகத் தேவைகளையும் குறைக்கும். இது ஒரு பயணத்திற்கு முன் ஒரு சூட்கேஸை திறமையாக பேக் செய்வது போன்றது - நீங்கள் நேரத்தையும் இடத்தையும் சேமிக்கிறீர்கள்!

இந்த வழிகாட்டியில், அதை அடைவதற்கான அல்காரிதத்தை ஆராய்வோம். பைத்தானின் நெகிழ்வுத்தன்மையைப் பயன்படுத்தி, மாற்றும் செயல்முறையை படிப்படியாக உடைப்போம். நிஜ உலக எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் தெளிவான தர்க்கத்துடன், உங்கள் டூப்பிள் தரவுத்தொகுப்புகளின் ஒருமைப்பாட்டைப் பேணும்போது, ​​அவற்றை முடிந்தவரை கச்சிதமாக மாற்ற கற்றுக்கொள்ளலாம். 🚀

Tuple Compactness க்கான அல்காரிதத்தை உடைத்தல்

முதல் ஸ்கிரிப்ட் பைத்தானைப் பயன்படுத்துகிறது மறு கருவிகள் மற்றும் சேகரிப்புகள் டூப்பிள்களின் சிறிய பிரதிநிதித்துவத்தை உருவாக்க தொகுதிகள். முக்கிய யோசனை என்னவென்றால், ஒரே மாதிரியான கூறுகளை அவற்றின் பண்புகளின் மூலம் தொகுக்க வேண்டும் குழுவாக மற்றும் இயல்புநிலை செயல்பாடுகள். எடுத்துக்காட்டாக, உள்ளீட்டு தரவுத்தொகுப்பில், ('சிவப்பு', 'ஹாட்', 'பெரிய') மற்றும் ('சிவப்பு', 'குளிர்', 'பெரிய') போன்ற டூப்பிள்கள் முதல் மற்றும் கடைசி உறுப்புகளால் ('சிவப்பு', 'பெரிய'), அவற்றின் வெப்பநிலை பண்புகளை ஒரு பட்டியலில் இணைக்க அனுமதிக்கிறது. இந்த நுட்பம் அசல் தரவு உறவுகளைப் பாதுகாக்கும் போது பணிநீக்கத்தைக் குறைக்கிறது. 🧠

இரண்டாவது அணுகுமுறை ஒருங்கிணைக்கிறது பாண்டாக்கள், தரவு கையாளுதலுக்கான சக்திவாய்ந்த நூலகம். ட்யூப்பிள் தரவுத்தொகுப்பை கட்டமைக்கப்பட்ட டேட்டாஃப்ரேமாக மாற்றுவதன் மூலம், இது போன்ற முறைகளை நாங்கள் பயன்படுத்துகிறோம் குழுவாக மற்றும் விண்ணப்பிக்க தரவைத் திறமையாகக் குழுவாக்கி செயலாக்க. உதாரணமாக, 'வண்ணம்' மற்றும் 'அளவு' மூலம் குழுவாக்குவது, 'டெம்ப்' நெடுவரிசையை தனிப்பட்ட மதிப்புகளின் பட்டியலில் ஒருங்கிணைக்கிறது. இது தரவு பகுப்பாய்வு அல்லது சேமிப்பிற்கு ஏற்ற சிறிய பிரதிநிதித்துவத்தை உறுதி செய்கிறது. இந்த முறையின் கூடுதல் நன்மை பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளின் தடையற்ற கையாளுதலாகும், இது நிஜ உலகக் காட்சிகளுக்கு விருப்பமான தேர்வாக அமைகிறது.

மூன்றாவது ஸ்கிரிப்ட் வெளிப்புற நூலகங்களை நம்பாமல் ஒரு அல்காரிதம் உத்தியை ஏற்றுக்கொள்கிறது. தரவுத்தொகுப்பில் மீண்டும் மீண்டும் செய்வதன் மூலம், இது அகராதிகள் மற்றும் தொகுப்புகள் போன்ற நேட்டிவ் பைதான் கட்டுமானங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, இந்த விசையுடன் தொடர்புடைய தொகுப்பில் 'ஹாட்' சேர்ப்பதன் மூலம் ('நீலம்', 'பெரிய') அகராதி உள்ளீட்டை உருவாக்கி அல்லது புதுப்பிப்பதன் மூலம் டூப்ளை ('நீலம்', 'ஹாட்', 'பிக்') செயலாக்குகிறது. இந்த முறையின் எளிமை, வரையறுக்கப்பட்ட நூலக ஆதரவைக் கொண்ட சூழல்களுக்கு அல்லது தர்க்கத்தின் மீது ஆழமான கட்டுப்பாட்டை விரும்பும் டெவலப்பர்களுக்கு இது ஒரு சிறந்த தேர்வாக அமைகிறது. ✨

இந்த ஸ்கிரிப்டுகள், அவற்றின் செயலாக்கத்தில் மாறுபடும் போது, ​​கார்ட்டீசியன் தயாரிப்புகள் வழியாக எளிதாக புனரமைக்க டூப்பிள் பிரதிநிதித்துவத்தை மேம்படுத்தும் பொதுவான இலக்கில் ஒன்றிணைகின்றன. தரவு பணிநீக்கத்தைக் குறைப்பது முக்கியமானதாக இருக்கும் கட்டமைப்பு மேலாண்மை அல்லது ஒருங்கிணைந்த சோதனை போன்ற சூழல்களில் அவை மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு தயாரிப்பு சரக்கு அமைப்பில், 'நிறம்', 'அளவு' மற்றும் 'வகை' போன்ற பண்புக்கூறுகளைக் குறிப்பிடுவது சேமிப்பகம் மற்றும் கணக்கீட்டு ஆதாரங்களைச் சுருக்கமாகச் சேமிக்கிறது. சரியான முறையைத் தேர்ந்தெடுப்பது, தரவுத்தொகுப்பின் அளவு, தேவையான செயல்திறன் மற்றும் கருவிகள் பற்றிய பரிச்சயம் ஆகியவற்றைப் பொறுத்தது. பாண்டாக்கள். இந்த நுட்பங்கள் செயல்திறனை அதிகரிப்பது மட்டுமல்லாமல், சுத்தமான, மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய குறியீட்டை ஊக்குவிக்கின்றன—நவீன நிரலாக்கத்தில் இன்றியமையாத நடைமுறை. 🚀

from itertools import groupby
from collections import defaultdict
# Input dataset
data = [
    ('red', 'hot', 'big'),
    ('red', 'hot', 'small'),
    ('red', 'cold', 'big'),
    ('blue', 'hot', 'big'),
    ('blue', 'cold', 'big'),
    ('green', 'hot', 'big'),
    ('green', 'cold', 'big')
]
# Grouping and compacting function
def compact_representation(tuples):
    grouped = defaultdict(lambda: defaultdict(set))
    for color, temp, size in tuples:
        grouped[(color, size)]['temp'].add(temp)
    compacted = []
    for (color, size), attrs in grouped.items():
        if len(attrs['temp']) > 1:
            compacted.append((color, list(attrs['temp']), size))
        else:
            compacted.append((color, next(iter(attrs['temp'])), size))
    return compacted
# Transform and output the result
result = compact_representation(data)
print(result)

import pandas as pd
# Input dataset
data = [
    ('red', 'hot', 'big'),
    ('red', 'hot', 'small'),
    ('red', 'cold', 'big'),
    ('blue', 'hot', 'big'),
    ('blue', 'cold', 'big'),
    ('green', 'hot', 'big'),
    ('green', 'cold', 'big')
]
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Color', 'Temp', 'Size'])
# Grouping and compacting
result = df.groupby(['Color', 'Size'])['Temp'].apply(list).reset_index()
result['Compact'] = result.apply(lambda row: (row['Color'], row['Temp'], row['Size']), axis=1)
# Extract compacted tuples
compacted = result['Compact'].tolist()
print(compacted)

# Input dataset
data = [
    ('red', 'hot', 'big'),
    ('red', 'hot', 'small'),
    ('red', 'cold', 'big'),
    ('blue', 'hot', 'big'),
    ('blue', 'cold', 'big'),
    ('green', 'hot', 'big'),
    ('green', 'cold', 'big')
]
# Compacting algorithm
def compact_tuples(data):
    representation = {}
    for color, temp, size in data:
        key = (color, size)
        if key not in representation:
            representation[key] = {'Temp': set()}
        representation[key]['Temp'].add(temp)
    compacted = []
    for (color, size), attrs in representation.items():
        temps = list(attrs['Temp'])
        if len(temps) > 1:
            compacted.append((color, temps, size))
        else:
            compacted.append((color, temps[0], size))
    return compacted
# Get compacted tuples
compacted = compact_tuples(data)
print(compacted)

கச்சிதமான கட்டமைப்புகள் மூலம் டூப்பிள் பிரதிநிதித்துவத்தை மேம்படுத்துதல்

பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது, ​​பணிநீக்கம் சேமிப்பு மற்றும் கணக்கீட்டில் திறமையின்மைக்கு வழிவகுக்கும். என்ற கருத்தை மேம்படுத்துவதன் மூலம் கார்ட்டீசியன் தயாரிப்பு, நாம் டூப்பிள்களின் சிறிய பிரதிநிதித்துவங்களை உருவாக்க முடியும். இந்த செயல்முறையானது தொகுக்கக்கூடிய மற்றும் பட்டியல்களாகக் குறிப்பிடப்படும் பண்புக்கூறுகளை அடையாளம் காண்பதை உள்ளடக்குகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ('சிவப்பு', 'சூடான', 'பெரிய') மற்றும் ('சிவப்பு', 'குளிர்', 'பெரிய') ஆகியவற்றிற்கு தனித்தனி டூப்பிள்களை வைத்திருப்பதற்குப் பதிலாக, அவற்றை ('சிவப்பு', ['ஹாட்' என குறிப்பிடலாம் ', 'குளிர்'], 'பெரிய'). இந்த அணுகுமுறை சேமிப்பகத்தை குறைப்பது மட்டுமல்லாமல், அசல் தரவுத்தொகுப்புகளின் மறுகட்டமைப்பு அல்லது வினவல் போன்ற செயல்பாடுகளையும் எளிதாக்குகிறது.

சோதனை கட்டமைப்புகள் அல்லது சரக்கு மேலாண்மை போன்ற பல பரிமாண தரவுகளை உள்ளடக்கிய பணிகளுக்கான செயல்திறனை மேம்படுத்துவதில் கச்சிதமான பிரதிநிதித்துவங்களின் முக்கிய நன்மை. நீங்கள் ஒரு துணிக்கடையின் சரக்குகளை நிர்வகிக்கிறீர்கள் என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள், மேலும் ஒவ்வொரு பொருளுக்கும் நிறம், அளவு மற்றும் வகை போன்ற பண்புக்கூறுகள் உள்ளன. இந்தப் பண்புக்கூறுகளை தொகுக்கப்பட்ட கட்டமைப்புகளில் சுருக்கி, பல வண்ணங்கள் அல்லது வகைகளில் குறிப்பிட்ட அளவிலான அனைத்து பொருட்களையும் தேடுவது போன்ற செயல்முறைகளை நீங்கள் நெறிப்படுத்துகிறீர்கள். தரவுத்தொகுப்புகள் மாறும் மற்றும் காலப்போக்கில் வளரும் சூழ்நிலைகளில் இந்த சுருக்கத்தன்மை அவசியம். 🧩

மேலும், காம்பாக்ட் டூப்பிள் பிரதிநிதித்துவம் பைத்தானின் செயல்பாட்டு நிரலாக்கத் திறன்களுடன் நன்றாக ஒத்துப்போகிறது. நூலகங்கள் போன்றவை பாண்டாக்கள் மற்றும் போன்ற தொகுதிகள் itertools அல்லது collections இந்த செயல்பாட்டில் சக்திவாய்ந்த கூட்டாளிகள். இந்தக் கருவிகள் செயல்படுத்துவதை நேரடியாகச் செய்வது மட்டுமல்லாமல், உங்கள் குறியீட்டின் தெளிவையும் மேம்படுத்துகிறது. பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் முழுவதும் இத்தகைய பிரதிநிதித்துவங்களை திறம்பட அளவிடுவதற்கான திறன் கல்வி மற்றும் தொழில்துறை பயன்பாடுகளில் அவற்றின் பொருத்தத்தை உறுதி செய்கிறது, அங்கு தேர்வுமுறை முன்னுரிமையாக உள்ளது. 🚀