NumPy - SourceTrail

ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಪೈಥಾನ್ NumPy ಆಕಾರ ಕಾರ್ಯ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್

ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಪೈಥಾನ್ ಅದರ ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆ, ಓದುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಯತೆಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾದ ಜನಪ್ರಿಯ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ. ಅದರ ಹಲವಾರು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ, NumPy ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಇದು ಫ್ಯಾಷನ್ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು NumPy ಆಕಾರದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅದರ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಫ್ಯಾಷನ್ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ. ದಾರಿಯುದ್ದಕ್ಕೂ, ನಾವು ಸಂಬಂಧಿತ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಹ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ!

ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು

ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಪೈಥಾನ್ ನಂಬಿ ಡಿಲೀಟ್ ಕಾಲಮ್

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಲೈಬ್ರರಿ NumPy ಮತ್ತು ಈ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಪೈಥಾನ್ ವೆಬ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿವಿಧ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಬಹುಮುಖ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ. ಪೈಥಾನ್‌ನ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಅದರ ಹಲವಾರು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು, ಇದು ಕೋಡಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. NumPy ಅಂತಹ ಒಂದು ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದ್ದು, ದೊಡ್ಡದಾದ, ಬಹು ಆಯಾಮದ ಅರೇಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾ ಡೇಟಾದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಕುಶಲತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ರಚನೆಯಿಂದ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳಿಸುವುದು ಎಂದು ತಿಳಿಯುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಅನೇಕ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಹಂತವಾಗಿದೆ.

ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು

ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಪೈಥಾನ್ NumPy ascontiguousarray ಫಂಕ್ಷನ್ ಉದಾಹರಣೆ Tuple ಗೆ ಅರೇ

Python NumPy ಎಂಬುದು NumPy ಅರೇ ವಸ್ತುವಿನ ಸುತ್ತಲೂ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಜನಪ್ರಿಯ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪೈಥಾನ್ ಪಟ್ಟಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರಬಲ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು NumPy ಲೈಬ್ರರಿಯಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಉಪಯುಕ್ತ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ ಅಸ್ಕೊಂಟಿಗ್ಯೂಸರ್ರೇ ಕಾರ್ಯ. ಅರೇಗಳನ್ನು ಪಕ್ಕದ ಅರೇಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮತ್ತು ಟ್ಯೂಪಲ್‌ಗಳಂತಹ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಅರೇಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಈ ಕಾರ್ಯವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಅಸ್ಕಾಂಟಿಗ್ಯೂಸರ್ರೇ ಕಾರ್ಯದ ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವೆಂದರೆ ಕೊಟ್ಟಿರುವ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಮೆಮೊರಿಯ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿರುವ ಬ್ಲಾಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.

ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು

ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: NumPy ಪ್ಯಾಕ್‌ಬಿಟ್‌ಗಳ ಕೋಡ್ ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾದ ಅರೆ ಅಕ್ಷ 1 ರ ಉದ್ದಕ್ಕೂ

NumPy ಎಂಬುದು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರಬಲ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದ್ದು, ಅರೇ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ನೀಡುವ ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಪ್ಯಾಕ್‌ಬಿಟ್‌ಗಳು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಅಕ್ಷದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಬೈನರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಅಕ್ಷ 1 ರ ಉದ್ದಕ್ಕೂ NumPy ನ ಪ್ಯಾಕ್‌ಬಿಟ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅದರ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ದಾರಿಯುದ್ದಕ್ಕೂ, ನಾವು ಸಂಬಂಧಿತ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು

ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ನಂಬಿ ಕುಸಿತದ ಕೊನೆಯ ಆಯಾಮ

ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್ ಬಳಕೆಯು ಘಾತೀಯವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ NumPy. NumPy ಪ್ರಬಲ ಮತ್ತು ಬಹುಮುಖ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದ್ದು, ಇತರ ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ದೊಡ್ಡ, ಬಹುಆಯಾಮದ ಸರಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಸಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯೆಂದರೆ ರಚನೆಯ ಕೊನೆಯ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕುಸಿಯಲು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಈ ವಿಷಯವನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪರಿಚಯದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ನಂತರ ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ಕೋಡ್‌ನ ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿವರಣೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಾವು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರಬಹುದಾದ ಕೆಲವು ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಷಯಗಳು ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು

ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಪೈಥಾನ್ % 2F NumPy ನಲ್ಲಿ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನ ಜೋರ್ಡಾನ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ರೂಪವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ

ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ವಿಜ್ಞಾನ, ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇತರ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಕೊಟ್ಟಿರುವ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನ ಜೋರ್ಡಾನ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ರೂಪವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು NumPy ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನ ಜೋರ್ಡಾನ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ರೂಪವನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಗಣನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರಬಲ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ. ನಾವು ವಿವರವಾದ, ಹಂತ-ಹಂತದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಹಾರದ ಮೂಲಕ ಹೋಗುತ್ತೇವೆ, ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಸಂಬಂಧಿತ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು

ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ನಂಬಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಮೂದುಗಳು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ

ಇಂದಿನ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿರುವ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿ NumPy ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಲ್ಲದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸಮಗ್ರ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಕೋಡ್‌ನ ಒಳಗಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ.

NumPy ಪ್ರಬಲವಾದ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಬಹು ಆಯಾಮದ ಅರೇಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಸಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು, ಇದನ್ನು NumPy ನ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಬಳಸಿ ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಮೂದುಗಳು ಅನನ್ಯವಾಗಿರಲು ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗದಂತೆ ನಮಗೆ ಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ NumPy ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಇದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಾಧಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ.

ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು

ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ನಂಬಿ ಮತ್ತು ಆಪರೇಟರ್

ನಂಬಿ ಮತ್ತು ಆಯೋಜಕರು ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪ್ರಪಂಚದಲ್ಲಿನ ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳಾಗಿವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಈ ಎರಡು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸರಳ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಗಾಗಿ, ನಾವು NumPy ಮತ್ತು ಆಪರೇಟರ್‌ನ ಪರಿಚಯದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇವೆ, ನಂತರ ಈ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಹಂತ-ಹಂತದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಅರೇಗಳು ಮತ್ತು ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ನಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು

ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಪೈಥಾನ್ NumPy ಸ್ಪ್ಲಿಟ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್

ಪರಿಚಯ

ಪೈಥಾನ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ವೆಬ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಹುಮುಖ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ. ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ನಂಬಿ. NumPy ಪ್ರಬಲವಾದ N- ಆಯಾಮದ ರಚನೆಯ ವಸ್ತುವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ವಿಭಜಿತ ಕಾರ್ಯ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಣ್ಣ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಹಾರ, ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು NumPy ನ ಸ್ಪ್ಲಿಟ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ನ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಗೆ ಧುಮುಕುತ್ತೇವೆ.

ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು