नयूम्पी ufuncs

ufuncs

उसके लिए क्यों ufuncs का उपयोग करते हैं?

ufunc NumPy में वेक्टराइजेशन के लिए उपयोग करता है, यह एलिमेंटों को एक-एक करने से बहुत तेज़ है。

वे भी ब्रॉडकास्ट और अन्य तरीकों को प्रदान करते हैं जैसे कि कमी, जमा करना आदि, जो गणना में बहुत मदद करते हैं

ufuncs अन्य पारामीटर्स भी स्वीकार करते हैं, जैसे

वहाँ बूल आयत्त या शर्त, जो कहता है कि कहाँ ऑपरेशन करना है

dtype तत्व के वापसी मान को परिभाषित करें

आउट वापसी मान को यहाँ से ले जाने वाले आउटपुट आयत्त को प्रतिलिपीयता दी जाती है

वेक्टराइजेशन क्या है?

सरल अवयवछेद को वेक्टराइजेशन कहा जाता है

इसलिए कि आधुनिक CPU इस तरह के ऑपरेशन के लिए ऑप्टिमाइज़ किए गए हैं, इसलिए यह तेजी से होता है。

दो सूची के एलीमेंट्स को जोड़ें

सूची 1: [1, 2, 3, 4]

सूची 2: [4, 5, 6, 7]

एक तरीका यह है कि हम दोनों सूची के एलीमेंट्स को चलाते हैं और हर एलीमेंट को आपस में जोड़ते हैं。

उदाहरण

ufunc नहीं होने तो हम पायथन के आंतरिक zip() तरीका:

x = [1, 2, 3, 4]
y = [4, 5, 6, 7]
z = []
for i, j in zip(x, y):
  z.append(i + j)
print(z)

उदाहरण चलाएं

इसके लिए NumPy में एक ufunc है जिसे add(x, y)यही परिणाम देगा。

उदाहरण

ufunc के माध्यम से हम इस्तेमाल कर सकते हैं add() तत्व:

import numpy as np
x = [1, 2, 3, 4]
y = [4, 5, 6, 7]
z = np.add(x, y)
print(z)

उदाहरण चलाएं