Numpy

Python NumPy स्प्लिट फंक्शन सिंटैक्स: किसी संख्या को उसके पूर्णांक और भिन्नात्मक भागों में विभाजित करने के लिए NumPy में स्प्लिट फ़ंक्शन का उपयोग करना सीखें।

Python NumPy dsplit फंक्शन सिंटैक्स: डेटाफ़्रेम को कई कॉलम में विभाजित करने के लिए NumPy में dsplit फ़ंक्शन का उपयोग करना सीखें।

Numpy समान आकार के टुकड़ों में विभाजित करें - डेटा को समान आकार के टुकड़ों में विभाजित करने के लिए पायथन लाइब्रेरी

Numpy Offset एक Python मॉड्यूल है जो NumPy सरणियों के लिए ऑफ़सेट अंकगणित प्रदान करता है। यह तेज और स्मृति कुशल होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और इसका उपयोग सामान्य कार्यों को गति देने के लिए किया जा सकता है जैसे डेटा सेट के माध्य या औसत की गणना करना।

यह लेख बताता है कि पायथन में खस्ता पुस्तकालय का उपयोग करके स्तंभों के साथ अधिकतम तत्वों को कैसे खोजा जाए।

NumPy ट्रिम शून्य मान:

यदि आप अपने डेटा को इस तरह से ट्रिम करना चाहते हैं कि केवल गैर-शून्य मान ही बचे, तो NumPy के पास आपके लिए एक ट्रिम_ज़ीरोस फ़ंक्शन है! यह फ़ंक्शन एक वैकल्पिक तर्क, b लेता है, जो इसे केवल सबसे बाएं या सबसे दाएं शून्य मानों को ट्रिम करने के लिए कहता है।

Numpy Python के लिए एक उच्च-स्तरीय डेटा संरचना लाइब्रेरी है। यह कुशल सरणी प्रबंधन, डेटा संपीड़न, रैखिक बीजगणित और मशीन सीखने के उपकरण प्रदान करता है।

पायथन में डेटा की श्रेणीबद्ध सरणियाँ सुन्न के साथ एक हवा है। शून्य-सरणी संयोजन भी समर्थित है, जिससे एकाधिक इनपुट सरणियों से एकल सरणी बनाना आसान हो जाता है।

पायथन NumPy moveaxis फ़ंक्शन उदाहरण आपको वेक्टर की गति की दिशा और परिमाण की गणना करने में मदद करता है।