NumPy Arrays
NumPy समान dtype के values को memory में कुशलता से store करता है।
NumPy Arrays क्या है?
NumPy समान dtype के values को memory में कुशलता से store करता है।
Array बनाएँ और vectorized operations चलाएँ।
इसका उपयोग कब करें?
- कई मानों पर vectorized गणना करें।
- Arrays, matrices और scientific data संसाधित करें।
- Data science और machine learning के लिए data तैयार करें।
उदाहरण कोड
main.py
import numpy as np
values = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(values)
print("shape:", values.shape)
print("size:", values.size)अपेक्षित आउटपुट
[[1 2 3]
[4 5 6]]
shape: (2, 3)
size: 6यह कैसे काम करता है
Operations element-wise लागू होते हैं; shape dimensions और dtype data type बताता है।
मान बदलें और Python इंस्टॉल किए बिना CodeUtility ऑनलाइन Python कंपाइलर में प्रोग्राम चलाएँ।
अभ्यास के कार्य
बड़े dataset पर जाने से पहले input बदलें और edge cases की जाँच करें।
- Shape और dtype बदलकर देखें।
- Negative, decimal और missing values जाँचें।
- बड़े array पर execution time मापें।