Python Arrays

Array की बुनियाद

NumPy, Python में संख्यात्मक कंप्यूटिंग के लिए मूलभूत पैकेज है, जो एक शक्तिशाली array ऑब्जेक्ट और इनके साथ कुशलता से काम करने के लिए फ़ंक्शनों का एक सेट प्रदान करता है। NumPy के फायदे:

• बहु-आयामी: केवल एक-आयामी arrays तक सीमित नहीं।

• शक्तिशाली ऑपरेशंस: गणितीय और सांख्यिकीय फ़ंक्शनों की विस्तृत लाइब्रेरी शामिल।

• वेक्टराइज़ेशन: स्पष्ट लूप के बिना पूरी array पर ऑपरेशंस करने की सुविधा, जिससे प्रदर्शन बेहतर होता है।

• इंटीग्रेशन: SciPy, Pandas और Matplotlib जैसी अन्य वैज्ञानिक लाइब्रेरियों के साथ सहजता से काम करता है।

आइए NumPy का उपयोग करके एक array बनाना शुरू करें। पहले आप NumPy इम्पोर्ट करते हैं और फिर array() फ़ंक्शन का उपयोग करके array बनाते हैं। array() फ़ंक्शन एक सूची को इनपुट के रूप में लेता है।

import numpy

my_array = numpy.array([0, 1, 2, 3, 4])
print(my_array)

# Expected output: [0 1 2 3 4]संचालित द्वारा

my_array का प्रकार numpy.ndarray है।

import numpy

my_array = numpy.array([0, 1, 2, 3, 4])
print(type(my_array))

# Expected output: <class 'numpy.ndarray'>संचालित द्वारा

Array के उदाहरण

Array बनाने का उदाहरण

नीचे दिए गए उदाहरण में, आप NumPy के array() फ़ंक्शन का उपयोग करके एक सूची को array में बदलेंगे। आप पूर्णांकों से युक्त एक सूची a_list बनाएँगे। फिर, array() फ़ंक्शन का उपयोग करके इसे array में बदलें।

import numpy as np

a_list = [1, 2, 3, 4]
print(a_list)

# Expected output: [1, 2, 3, 4]संचालित द्वारा

import numpy as np

a_list = [1, 2, 3, 4]
an_array = np.array(a_list)
print(an_array)

# Expected output: [1 2 3 4]संचालित द्वारा

Array ऑपरेशन का उदाहरण

नीचे दिए गए उदाहरण में, आप दो numpy arrays को जोड़ते हैं। परिणाम दोनों arrays का एलिमेंट-वाइज़ योग होता है।

import numpy as np

array_A = np.array([1, 2, 3])
array_B = np.array([4, 5, 6])

print(array_A + array_B)

# Expected output: [5 7 9]संचालित द्वारा

Array इंडेक्सिंग का उदाहरण

आप इंडेक्सिंग नोटेशन का उपयोग करके किसी array के किसी विशिष्ट इंडेक्स तत्व का चयन कर सकते हैं।

import numpy as np

months_array = np.array(['Jan', 'Feb', 'March', 'Apr', 'May'])
print(months_array[3])

# Expected output: Aprसंचालित द्वारा

आप स्लाइसिंग नोटेशन का उपयोग करके इंडेक्स की एक रेंज निर्दिष्ट कर तत्वों की एक रेंज भी चुन सकते हैं।

import numpy as np

months_array = np.array(['Jan', 'Feb', 'March', 'Apr', 'May'])
print(months_array[2:5])

# Expected output: ['March', 'Apr', 'May']संचालित द्वारा

सूची से array का इंटरैक्टिव उदाहरण

नीचे दिए गए उदाहरण में, आप numpy को उपनाम np के साथ इम्पोर्ट करेंगे। क्रमशः सूचियों prices और earnings से prices_array और earnings_array arrays बनाएँ। अंत में, दोनों arrays को प्रिंट करें।

import numpy as np

# Lists
prices = [170.12, 93.29, 55.28, 145.30, 171.81, 59.50, 100.50]
earnings = [9.2, 5.31, 2.41, 5.91, 15.42, 2.51, 6.79]

# NumPy arrays
prices_array = np.array(prices)
earnings_array = np.array(earnings)

# Print the arrays
print(prices_array)
print(earnings_array)

# Expected output:
# [170.12  93.29  55.28 145.3  171.81  59.5  100.5 ]
# [ 9.2   5.31  2.41  5.91 15.42  2.51  6.79]संचालित द्वारा

खुद आज़माएँ।

Python में NumPy arrays के बारे में अधिक जानने के लिए, हमारे कोर्स Introduction to Python for Finance का यह वीडियो देखें।

यह सामग्री DataCamp के Introduction to Python for Finance कोर्स से ली गई है, लेखक: Adina Howe।

हमारा Python Numpy Array Tutorial देखें।