NumPy सरणी निर्माण: एक व्यापक गाइड

NumPy, पायथन के वैज्ञानिक कम्प्यूटिंग पारिस्थितिकी तंत्र में एक आधारभूत लाइब्रेरी है। इसकी ताकत ndarray (n-आयामी सरणी) में निहित है, जो एक अत्यधिक कुशल डेटा संरचना है जो व्यापक डेटासेट पर तेज संख्यात्मक गणनाओं को सक्षम करती है। यह ट्यूटोरियल विभिन्न NumPy सरणियों के निर्माण में तल्लीन करता है, जो कई मौलिक सरणी प्रकारों पर केंद्रित है।

विषयवस्तु की तालिका

1. शून्यों की सरणियाँ बनाना
2. इकाइयों की सरणियाँ बनाना
3. तत्समक और विकर्ण सरणियाँ बनाना
4. त्रिकोणीय सरणियाँ बनाना
5. एक निर्दिष्ट भरने वाले मान के साथ सरणियाँ बनाना
6. यादृच्छिक मानों के साथ सरणियाँ बनाना

शून्यों की सरणियाँ बनाना

शून्यों से भरी सरणियों का निर्माण एक बारंबार कार्य है। NumPy का zeros() फलन इसे सरल करता है। यह सरणी के आकार (1D के लिए एक एकल पूर्णांक या उच्च आयामों के लिए एक टुपल) और एक वैकल्पिक dtype तर्क को डेटा प्रकार निर्दिष्ट करने के लिए स्वीकार करता है।

import numpy as np

# शून्यों की 1D सरणी
zeros_1d = np.zeros(5)
print("1D शून्य सरणी:n", zeros_1d)

# शून्यों की 2D सरणी
zeros_2d = np.zeros((3, 4), dtype=int) # स्पष्ट dtype स्पष्टता के लिए
print("n2D शून्य सरणी:n", zeros_2d)

इकाइयों की सरणियाँ बनाना

इसी प्रकार, ones() इकाइयों से आरंभित सरणियाँ बनाता है। यह zeros() के समान तर्कों का उपयोग करता है: आकार और डेटा प्रकार।

import numpy as np

# इकाइयों की 1D सरणी
ones_1d = np.ones(4, dtype=float) # स्पष्ट dtype अच्छा अभ्यास है
print("1D इकाई सरणी:n", ones_1d)

# इकाइयों की 2D सरणी
ones_2d = np.ones((2, 3))
print("n2D इकाई सरणी:n", ones_2d)

तत्समक और विकर्ण सरणियाँ बनाना

eye() फलन मुख्य विकर्ण के साथ इकाइयों और अन्यत्र शून्यों के साथ सरणियाँ उत्पन्न करता है (वर्ग सरणियों के लिए एक तत्समक मैट्रिक्स)। एक वैकल्पिक k तर्क विकर्ण के लिए एक ऑफसेट निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है।

import numpy as np

# 3x3 तत्समक मैट्रिक्स
identity_matrix = np.eye(3)
print("तत्समक मैट्रिक्स:n", identity_matrix)

# 1 से ऑफसेट विकर्ण के साथ 3x3 मैट्रिक्स
offset_diagonal = np.eye(3, k=1)  # k=1 विकर्ण को एक स्थिति दाईं ओर स्थानांतरित करता है
print("n1 से ऑफसेट विकर्ण:n", offset_diagonal)

त्रिकोणीय सरणियाँ बनाना

NumPy triu() (ऊपरी त्रिकोणीय) और tril() (निचला त्रिकोणीय) प्रदान करता है ताकि सरणियों के त्रिकोणीय भागों को निकाला या बनाया जा सके। मुख्य विकर्ण के नीचे (triu) या ऊपर (tril) के तत्व शून्य हो जाते हैं।

import numpy as np

array = np.array([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6],
                  [7, 8, 9]])

upper_triangular = np.triu(array)
print("ऊपरी त्रिकोणीय सरणी:n", upper_triangular)

lower_triangular = np.tril(array)
print("nनिचला त्रिकोणीय सरणी:n", lower_triangular)

एक निर्दिष्ट भरने वाले मान के साथ सरणियाँ बनाना

full() फलन आपको किसी भी निर्दिष्ट मान से भरी सरणियाँ बनाने देता है।

import numpy as np

filled_array = np.full((2,3), 7)
print(filled_array)

यादृच्छिक मानों के साथ सरणियाँ बनाना

NumPy का random मॉड्यूल विभिन्न वितरणों से यादृच्छिक संख्याओं के साथ सरणियाँ बनाने के लिए फलन प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, rand() 0 और 1 के बीच यादृच्छिक फ़्लोट्स की एक सरणी बनाता है।

import numpy as np

random_array = np.random.rand(3, 2)
print(random_array)

यह ट्यूटोरियल मौलिक NumPy सरणी निर्माण तकनीकों को शामिल करता है। वैज्ञानिक कम्प्यूटिंग और डेटा विज्ञान में कुशल डेटा हेरफेर और विश्लेषण के लिए इनमें महारत हासिल करना आवश्यक है।