NumPy का उपयोग सरणी पर विभिन्न प्रकार के गणितीय संचालन करने के लिए किया जा सकता है। यह पायथन में शक्तिशाली डेटा संरचनाएं जोड़ता है जो सरणियों और मैट्रिक्स के साथ कुशल गणना की गारंटी देता है और यह उच्च-स्तरीय गणितीय कार्यों की एक विशाल पुस्तकालय की आपूर्ति करता है जो इन सरणियों और मैट्रिक्स पर काम करते हैं।
NumPy किसके लिए उपयोगी है?
NumPy का मतलब न्यूमेरिकल पायथन है और यह पायथन प्रोग्रामिंग में सबसे उपयोगी वैज्ञानिक पुस्तकालयों में से एक है। यह बड़ी बहुआयामी सरणी वस्तुओं और उनके साथ काम करने के लिए विभिन्न उपकरणों के लिए समर्थन प्रदान करता है। इस अद्भुत पुस्तकालय के शीर्ष पर पंडों, माटप्लोटलिब, और स्किकिट-लर्न जैसे कई अन्य पुस्तकालय बनाए गए हैं।
NumPy क्या है और इसका उपयोग Python में क्यों किया जाता है?
Numpy पायथन में वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले पैकेजों में से एक है। यह एक बहुआयामी सरणी वस्तु प्रदान करता है, साथ ही मास्क और मैट्रिसेस जैसी विविधताएं प्रदान करता है, जिनका उपयोग विभिन्न गणित कार्यों के लिए किया जा सकता है।
पायथन में NumPy कैसे काम करता है?
एक NumPy सरणी बनाना
- सुस्त पैकेज आयात करें।
- सूचियों की सूची को सरणी फ़ंक्शन में पास करें, जो इसे एक NumPy सरणी में परिवर्तित करता है। सूची स्लाइसिंग के साथ शीर्ष लेख पंक्ति को बाहर करें। यह सुनिश्चित करने के लिए कि प्रत्येक तत्व एक फ्लोट में परिवर्तित हो गया है, कीवर्ड तर्क dtype निर्दिष्ट करें। हम इस बारे में अधिक जानकारी प्राप्त करेंगे कि dtype बाद में क्या होगा।
पायथन में NumPy क्या है?
NumPy के लिए मौलिक पैकेज हैपायथन में वैज्ञानिक कंप्यूटिंग। … NumPy सरणियाँ बड़ी संख्या में डेटा पर उन्नत गणितीय और अन्य प्रकार के संचालन की सुविधा प्रदान करती हैं। आमतौर पर, इस तरह के संचालन को अधिक कुशलता से निष्पादित किया जाता है और पाइथन के अंतर्निर्मित अनुक्रमों का उपयोग करके कम कोड के साथ संभव है।
