शुरुआती के लिए 12 NumPy संचालन

NumPy, जो न्यूमेरिकल पायथन के लिए खड़ा है, एक पायथन लाइब्रेरी है जिसका उपयोग मुख्य रूप से सरणियों के साथ काम करने और उन पर विभिन्न प्रकार के गणितीय कार्यों को करने के लिए किया जाता है। यह पायथन में वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए मुख्य पुस्तकालय है। NumPy का उपयोग अक्सर डेटा विज्ञान से संबंधित अन्य पायथन पुस्तकालयों जैसे SciPy, पांडा और Matplotlib के साथ किया जाता है।

इस लेख में, आप सीखेंगे कि NumPy का उपयोग करके 12 बुनियादी ऑपरेशन कैसे करें।

इन NumPy उदाहरणों का उपयोग करना

आप सीधे पायथन दुभाषिया में कोड दर्ज करके इस आलेख में उदाहरण चला सकते हैं। ऐसा करने के लिए इसे कमांड लाइन से इंटरेक्टिव मोड में लॉन्च करें।

आप एक पायथन नोटबुक फ़ाइल तक भी पहुँच सकते हैं जिसमें संपूर्ण स्रोत कोड है यह गिटहब भंडार.

1. NumPy को np के रूप में कैसे आयात करें और संस्करण संख्या प्रिंट करें

आपको का उपयोग करने की आवश्यकता है आयात पायथन में किसी भी पुस्तकालय को आयात करने के लिए कीवर्ड। NumPy को आम तौर पर इसके तहत आयात किया जाता है एनपी उपनाम। इस दृष्टिकोण के साथ, आप NumPy पैकेज को इस रूप में संदर्भित कर सकते हैं एनपी की बजाय Numpy.

np. के रूप में numpy आयात करें
प्रिंट (np.__संस्करण__)

आउटपुट:

1.20.1

2. NumPy ndarray ऑब्जेक्ट कैसे बनाएं?

NumPy में ऐरे ऑब्जेक्ट को कहा जाता है ndarray. आप NumPy बना सकते हैं ndarray वस्तु का उपयोग कर सरणी () तरीका। NS सरणी () विधि एक सूची, टपल, या एक सरणी जैसी वस्तु को स्वीकार करती है।

NumPy Array बनाने के लिए Tuple का उपयोग करना

arrObj = np.array((२३, ३२, ६५, ८५))
arrObj

आउटपुट:

सरणी ([२३, ३२, ६५, ८५])

एक NumPy सरणी बनाने के लिए सूची का उपयोग करना

arrObj = np.array([४३, २३, ७५, १५])
arrObj

आउटपुट:

सरणी ([४३, २३, ७५, १५])

3. 0D, 1D, 2D, 3D, और N-आयामी NumPy Arrays कैसे बनाएं?

0डी सरणियाँ

किसी सरणी का प्रत्येक तत्व एक 0D सरणी है।

arrObj = np.array (21)
arrObj

आउटपुट:

सरणी (21)

1डी सरणियाँ

जिन सरणियों में उनके तत्वों के रूप में 0D सरणियाँ होती हैं, उन्हें 1D सरणियाँ कहा जाता है।

arrObj = np.array([४३, २३, ७५, १५])
arrObj

आउटपुट:

सरणी ([४३, २३, ७५, १५])

2डी सरणियाँ

जिन सरणियों में उनके तत्वों के रूप में 1D सरणियाँ होती हैं, उन्हें 2D सरणियाँ कहा जाता है।

arrObj = np.array([[१२, ४३, २१], [६७, ३२, ९८]])
arrObj

आउटपुट:

सरणी ([[१२, ४३, २१],
[67, 32, 98]])

3डी सरणियाँ

वे सरणियाँ जिनमें 2D सरणियाँ (मैट्रिसेस) उनके तत्वों के रूप में होती हैं, 3D सरणियाँ कहलाती हैं।

arrObj = np.array([[[२३, ४५, २२], [४५, ७६, २३]], [[६७, २३, ५६], [१२, ७६, ६३]]])
arrObj

आउटपुट:

सरणी ([[[२३, ४५, २२],
[45, 76, 23]],
[[67, 23, 56],
[12, 76, 63]]])

एन-आयामी सरणी

आप का उपयोग करके किसी भी आयाम की एक सरणी बना सकते हैं एनडीमिन तर्क।

arrObj = np.array([23, 22, 65, 44], ndmin=5)
arrObj

आउटपुट:

सरणी ([[[[[२३, २२, ६५, ४४]]]]])

4. एक ऐरे के आयामों की जांच कैसे करें

आप का उपयोग करके एक सरणी के आयाम पा सकते हैं निदिमा गुण।

arrObj1 = np.array (21)
arrObj2 = np.array([43, 23, 75, 15])
arrObj3 = np.array([[१२, ४३, २१], [६७, ३२, ९८]])
arrObj4 = np.array([[[23, 45, 22], [45, 76, 23]], [[67, 23, 56], [12, 76, 63]]])
प्रिंट (arrObj1.ndim)
प्रिंट (arrObj2.ndim)
प्रिंट (arrObj3.ndim)
प्रिंट (arrObj4.ndim)

आउटपुट:

0
1
2
3

5. 1D, 2D और 3D Arrays के तत्वों तक कैसे पहुँचें

आप किसी सरणी तत्व को उसके सूचकांक संख्या का उपयोग करके एक्सेस कर सकते हैं। 2D और 3D सरणियों के लिए, आपको प्रत्येक आयाम के सूचकांक का प्रतिनिधित्व करने वाले अल्पविराम से अलग किए गए पूर्णांकों का उपयोग करने की आवश्यकता है।

arrObj1 = np.array([४३, २३, ७५, १५])
arrObj2 = np.array([[१२, ४३, २१], [६७, ३२, ९८]])
arrObj3 = np.array([[[२३, ४५, २२], [४५, ७६, २३]], [[६७, २३, ५६], [१२, ७६, ६३]]])
प्रिंट (arrObj1[2])
प्रिंट (arrObj2[0, 2])
प्रिंट (arrObj3[0, 1, 2])

आउटपुट:

75
21
23

ध्यान दें: NumPy सरणियाँ भी नकारात्मक अनुक्रमण का समर्थन करती हैं।

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6. NumPy Array ऑब्जेक्ट के डेटा प्रकार की जाँच कैसे करें

आप NumPy सरणी ऑब्जेक्ट के डेटा प्रकार की जांच कर सकते हैं डीटाइप संपत्ति।

arrObj1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arrObj2 = np.array ([१.३, ६.८, ३.५, ९.२])
arrObj3 = np.array (['वेलकम', 'टू', 'एमयूओ'])
प्रिंट (arrObj1.dtype)
प्रिंट (arrObj2.dtype)
प्रिंट (arrObj3.dtype)

आउटपुट:

int32
फ्लोट64

ध्यान दें:

NumPy बिल्ट-इन डेटा प्रकारों का प्रतिनिधित्व करने के लिए निम्नलिखित वर्णों का उपयोग करता है:

• मैं - पूर्णांक (हस्ताक्षरित)
• बी - बूलियन
• ओ - वस्तु
• एस - स्ट्रिंग
• यू - अहस्ताक्षरित पूर्णांक
• एफ - फ्लोट
• सी - जटिल फ्लोट
• एम - टाइमडेल्टा
• एम - डेटाटाइम
• यू - यूनिकोड स्ट्रिंग
• वी - कच्चा डेटा (शून्य)

7. NumPy Array के डेटा प्रकार को कैसे बदलें

आप एक NumPy सरणी के डेटा प्रकार को बदल सकते हैं astype (data_type) तरीका। यह विधि डेटा प्रकार को एक पैरामीटर के रूप में स्वीकार करती है और सरणी की एक नई प्रति बनाती है। आप बूलियन के लिए 'बी', पूर्णांक के लिए 'i', फ्लोट के लिए 'एफ' आदि जैसे वर्णों का उपयोग करके डेटा प्रकार निर्दिष्ट कर सकते हैं।

एक पूर्णांक सरणी को एक फ्लोट सरणी में परिवर्तित करना

arrObj = np.array([४३, २३, ७५, १५])
फ्लोटअर्र = arrObj.astype('f')
फ्लोटअरे

आउटपुट:

सरणी ([४३., २३., ७५., १५.], डीटाइप = फ्लोट ३२)

एक फ्लोट ऐरे को एक इंटीजर ऐरे में कनवर्ट करना

arrObj = np.array ([१.३, ६.८, ३.५, ९.२])
intArr = arrObj.astype('i')
intArr

आउटपुट:

सरणी ([1, 6, 3, 9], dtype=int32)

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8. किसी अन्य सरणी में एक NumPy सरणी की प्रतिलिपि कैसे करें

आप एक NumPy सरणी का उपयोग करके किसी अन्य सरणी में कॉपी कर सकते हैं एनपी.कॉपी () समारोह। यह फ़ंक्शन दिए गए ऑब्जेक्ट की एक सरणी प्रति देता है।

OldArr = np.array ([४३, २३, ७५, १५])
newArr = np.copy (oldArr)
नयाअरे

आउटपुट:

सरणी ([४३, २३, ७५, १५])

9. एक NumPy सरणी का आकार कैसे खोजें

एक सरणी का आकार प्रत्येक आयाम में तत्वों की संख्या को दर्शाता है। आप का उपयोग करके एक सरणी का आकार पा सकते हैं आकार गुण। यह एक टपल लौटाता है जिसके तत्व संबंधित सरणी आयामों की लंबाई देते हैं।

arrObj = np.array([[१२, ४३, २१], [६७, ३२, ९८]])
arrObj.आकार

आउटपुट:

(2, 3)

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10. कैसे एक NumPy ऐरे को फिर से आकार दें

किसी सरणी को फिर से आकार देने का अर्थ है उसका आकार बदलना। ध्यान दें कि आप किसी सरणी को मनमाना आकार में दोबारा नहीं बदल सकते। आकार बदलने के लिए आवश्यक तत्वों की संख्या दोनों आकृतियों में समान होनी चाहिए।

arrObj = np.array([४३, २३, ७५, १५, ३४, ४५])
reshapeArr = arrObj.reshape (2, 3)
पुनः आकार दियाArr

आउटपुट:

सरणी ([[४३, २३, ७५],
[15, 34, 45]])

उपरोक्त उदाहरण में, 1D सरणी को 2D सरणी में बदल दिया गया है।

11. कैसे एक NumPy सरणी को समतल करने के लिए

एक सरणी को समतल करने का अर्थ है एक बहुआयामी सरणी को 1D सरणी में परिवर्तित करना। आप एक सरणी का उपयोग करके समतल कर सकते हैं फिर से आकार देना (-1).

arrObj = np.array([[१२, ४३, २१], [६७, ३२, ९८]])
चपटाअर्र = arrObj.reshape(-1)
चपटाअरे

आउटपुट:

सरणी ([१२, ४३, २१, ६७, ३२, ९८])

ध्यान दें: आप अन्य विधियों का उपयोग करके किसी सरणी को समतल भी कर सकते हैं जैसे numpy.ndarray.flatten () तथा numpy.ravel ().

12. NumPy Array को कैसे सॉर्ट करें

आप का उपयोग करके एक NumPy सरणी को सॉर्ट कर सकते हैं numpy.sort () समारोह।

पूर्णांकों के 1D सरणी को छाँटना

arrObj = np.array([४३, २३, ७५, १५])
np.sort (arrObj)

आउटपुट:

सरणी ([१५, २३, ४३, ७५])

स्ट्रिंग्स के 1D ऐरे को सॉर्ट करना

arrObj = np.array(["पायथन", "जावास्क्रिप्ट", "सॉलिडिटी", "गोलंग"])
np.sort (arrObj)

आउटपुट:

सरणी (['गोलंग', 'जावास्क्रिप्ट', 'पायथन', 'सॉलिडिटी'], dtype='

पूर्णांकों के 2D सरणी को छाँटना

arrObj = np.array([[१२, ४३, २१], [६७, ३२, ९८]])
np.sort (arrObj)

आउटपुट:

सरणी ([[१२, २१, ४३], [३२, ६७, ९८]])

अंतर्निहित विधियों और कार्यों का उपयोग करके अपना कोड मजबूत बनाएं

पायथन सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। इसका उपयोग वेब विकास, वैज्ञानिक और संख्यात्मक अनुप्रयोगों, सॉफ्टवेयर विकास और खेल विकास जैसे विभिन्न डोमेन में किया जाता है। पायथन में अंतर्निहित विधियों और कार्यों के बारे में जानना हमेशा अच्छा होता है। वे आपके कोड को छोटा कर सकते हैं और इसकी दक्षता बढ़ा सकते हैं।

20 पायथन फ़ंक्शंस आपको पता होना चाहिए

पायथन मानक पुस्तकालय में आपके प्रोग्रामिंग कार्यों में मदद करने के लिए कई कार्य हैं। सबसे उपयोगी के बारे में जानें और अधिक मजबूत कोड बनाएं।

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