न्यूम्पी एक्ज़प्लेनेशन
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NumPy ndarray वस्तु बनाएं
NumPy का इस्तेमाल करते हैं। NumPy में आयत्त वस्तु को विधि, तब यह
.
हम आयत्त को प्रशासित करने के लिए द्वारा बदल जाएगी
फ़ंक्शन एक NumPy विधि, तब यह
वस्तु
उदाहरण
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr) print(type(arr))
type(): यह एक बुनियादी Python फ़ंक्शन है, जो उसको दिए गए वस्तु के तरीके को बताता है। जैसे ऊपर के कोड के तरीके की तरह, यह arr
है numpy.ndarray
श्रेणी
निर्माण करने के लिए विधि, तब यह
जिसे हम लिस्ट, टुपी या किसी भी समान आयत्त वस्तु को पास कर सकते हैं द्वारा बदल जाएगी
array() विधि, तब यह
ndarray
उदाहरण
:
import numpy as np NumPy आयत्त को टुपी के द्वारा बनाएं: print(arr)
arr = np.array((1, 2, 3, 4, 5))
आयत्त के आयाम
आयत्त के आयाम आयत्त गहराई (अधिक आयत्त) के एक स्तर है।अधिक आयत्त:
यह आयत्त को तत्व के आयत्त कहते हैं।
0-D आयत्त
उदाहरण
0-D आयत्त, या स्केल (Scalars), आयत्त के तत्व हैं। आयत्त के हर एक तत्व 0-D आयत्त है।
import numpy as np 61 के द्वारा 0-D आयत्त बनाएं: print(arr)
1-D आयत्त
इसके तत्व 0-D आयत्त के आयत्त हैं, जिसे एकल या 1-D आयत्त कहते हैं。
यहाँ सबसे सामान्य और बुनियादी आयत्त है।
उदाहरण
1, 2, 3, 4, 5, 6 के दिए 1-D आयत्त बनाएं:
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) print(arr)
2-D आयत्त
इसके तत्व 1-D आयत्त के आयत्त हैं, जिसे 2-D आयत्त कहते हैं。
जो आमतौर पर मात्रिका या द्वितीय तार्किक चैटर को प्रस्तुत करते हैं。
NumPy में एक सम्पूर्ण सब-मॉड्यूल है, जो वगैरह गणना के लिए विशेष रूप से है numpy.mat
.
उदाहरण
1, 2, 3 और 4, 5, 6 के दो आयत्त वाली 2-D आयत्त बनाएं:
import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr)
3-D आयत्त
इसके तत्व 2-D आयत्त के आयत्त हैं, जिसे 3-D आयत्त कहते हैं。
उदाहरण
दो 2-D आयत्त के द्वारा एक 3-D आयत्त बनाएं, जिनमें 1, 2, 3 और 4, 5, 6 के दो आयत्त हैं:
import numpy as np arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]]) print(arr)
आयाम की जांच करें?
NumPy आयत्त एक 3-D आयत्त बनाता है, जिसमें दो 2-D आयत्त हैं, जिनमें 1, 2, 3 और 4, 5, 6 के दो आयत्त हैं: ndim
एक गुण, जो एक पूर्णांक वापस देता है, जो हमें बताता है कि आयत्त कितने आयाम हैं。
उदाहरण
अद्यतन आयत्त आकार कितने आयाम हैं:
import numpy as np a = np.array(42) b = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]]) print(a.ndim) print(b.ndim) print(c.ndim) print(d.ndim)
उच्च आयामों वाले एक्सएस
एक्सएस कितने आयामों वाला हो सकता है
एक्सएस बनाते समय, इसे उपयोग कर सकते हैं ndmin
पैरामीटर आयाम परिभाषित करें
उदाहरण
5 आयामों वाला एक एक्सएस बनाएं और इसे 5 आयामों वाला होने की पुष्टि करें:
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5) print(arr) print('आयामों की संख्या :', arr.ndim)
इस एक्सएस में, सबसे अंदरी आयाम (दूसरा 5 आयाम) में 4 एलीमेंट हैं, चौथा आयाम में 1 एलीमेंट एक वेक्टर के रूप में है, तीसरा आयाम में 1 एलीमेंट एक वेक्टर के साथ एक मैट्रिक्स है, दूसरा आयाम में 1 एलीमेंट 3D एक्सएस है, और पहला आयाम में 1 एलीमेंट 4D एक्सएस है।
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