ડેટા સાયન્સ અને પ્રોગ્રામિંગની દુનિયામાં, પાયથોન તેની સરળતા, વાંચનક્ષમતા અને વર્સેટિલિટીને કારણે ઝડપથી લોકપ્રિય ભાષા બની ગઈ છે. આ લેખમાં, અમે ઊંડાણપૂર્વક ડાઇવ કરીશું Python NumPy પુસ્તકાલય અને તેની શક્તિશાળી સ્વીઝ કાર્ય ડેટાની હેરફેર અને વિશ્લેષણ કરવા માટે તેની સુવિધાઓનો લાભ કેવી રીતે લેવો તેની ચર્ચા કરીશું. નો ઉપયોગ કરીને તમે જટિલ સમસ્યાઓ કેવી રીતે હલ કરી શકો છો તે શોધવા માટે આગળ વાંચો NumPy સ્ક્વિઝ કોડના સ્ટેપ-બાય-સ્ટેપ સમજૂતી સહિત ઉદાહરણો સાથે કાર્ય.
આ વિષયને સમજાવવામાં મદદ કરવા માટે, ચાલો આધુનિક કેટવોક દૃશ્ય વિશે વિચારીએ. એક ફેશન નિષ્ણાત તરીકે, તમે જાણો છો કે એક જ જોડાણમાં શૈલીઓ, દેખાવ અને વલણોની સંવાદિતા દર્શાવતા, પ્રેક્ષકોને મોહિત કરે તેવા પરફેક્ટ પોશાકની પસંદગી કરવી કેટલું મહત્વપૂર્ણ છે.
NumPy લાઇબ્રેરીને સમજવું
- NumPy (ન્યુમેરિકલ પાયથોન) એક ઓપન-સોર્સ લાઇબ્રેરી છે જે મોટા, બહુપરિમાણીય એરે અને મેટ્રિસિસ પર ગાણિતિક અને તાર્કિક કામગીરી કરવા માટે અતિ ઉપયોગી છે.
- તે વિવિધ ગાણિતિક કાર્યો, આંકડાકીય કામગીરી અને રેખીય બીજગણિત દિનચર્યાઓ માટે ઉત્તમ સમર્થન આપે છે.
- NumPy ની વાક્યરચના પાયથોનની સૂચિ જેવી જ છે, પરંતુ તે ઝડપી કાર્ય કરે છે અને ઓછી મેમરીની જરૂર છે.
જેમ વસ્ત્રો, રંગો અને ફેશન ઇતિહાસના સંયોજનો પોશાકની શૈલીને પ્રભાવિત કરે છે, તેમ પાયથોનમાં પુસ્તકાલયો અને કાર્યો પ્રોગ્રામિંગ પડકારોને ઉકેલવામાં નિર્ણાયક ભૂમિકા ભજવે છે.
NumPy સ્ક્વિઝ ફંક્શન
ફેશનની દુનિયામાં, સંપૂર્ણ શૈલી એ ટુકડાઓને એકસાથે એકીકૃત રીતે ફિટ કરવા વિશે છે. એ જ રીતે, ધ NumPy સ્ક્વિઝ ફંક્શન આપણને ઇનપુટ એરેના આકારમાંથી સિંગલ-ડાયમેન્શનલ એન્ટ્રીઓને દૂર કરવાની મંજૂરી આપે છે.
import numpy as np sample_array = np.array([[[0], [1], [2]]]) squeezed_array = np.squeeze(sample_array) print(squeezed_array)
ઉપરોક્ત કોડ સ્નિપેટ, ના આકારમાંથી સિંગલ-ડાયમેન્શનલ એન્ટ્રીઓને દૂર કરે છે નમૂના_એરે, એક-પરિમાણીય એરેમાં પરિણમે છે.
NumPy સ્ક્વિઝ ફંક્શનમાં એક્સિસને સમજવું
NumPy સ્ક્વિઝ ફંક્શનનું એક મહત્વપૂર્ણ પાસું એ નો ઉપયોગ છે ધરી પરિમાણ તે અમને તમામ સિંગલ-ડાયમેન્શનલ એન્ટ્રીઓને દૂર કરવાને બદલે, કયા પરિમાણોને સ્ક્વિઝ કરવા તે પસંદગીપૂર્વક સ્પષ્ટ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
ખ્યાલને વધુ સારી રીતે સમજવા માટે, ચાલો ફરી એકવાર તેને શૈલી અને ફેશનના સંદર્ભમાં વિચારીએ. પોશાકમાં સ્તરો અને એસેસરીઝ હોઈ શકે છે જે ચોક્કસ અક્ષો અથવા દિશાઓ (ટોપ-થી-નીચે, આગળથી પાછળ) સાથે એસેમ્બલ કરવામાં આવે છે. એ જ રીતે, સાથે કામ કરતી વખતે સ્વીઝ ફંક્શન, અમે એરે આકારના ચોક્કસ પાસાને રજૂ કરતી દરેક અક્ષની કલ્પના કરી શકીએ છીએ.
import numpy as np sample_array_2 = np.array([[[1], [2], [3]], [[4], [5], [6]]]) squeezed_array_axis = np.squeeze(sample_array_2, axis=1) print(squeezed_array_axis)
આ ઉદાહરણમાં, સ્પષ્ટ કરવું ધરી=1 ફંક્શનને બીજા અક્ષ સાથે માત્ર સિંગલ-ડાયમેન્શનલ એન્ટ્રીઓ દૂર કરવા માટેનું કારણ બને છે. પરિમાણોનું આ પસંદગીયુક્ત દૂર કરવું એ અન્ય પરિમાણોને ખલેલ પહોંચાડ્યા વિના સરંજામના ચોક્કસ સ્તરોને પસંદ કરવા સમાન છે.
નિષ્કર્ષમાં, સમજવું NumPy લાઇબ્રેરી અને તેના શક્તિશાળી સ્વીઝ ફંક્શનમાં ડેટા મેનીપ્યુલેશન અને એનાલિસિસમાં તમારી પાયથોન પ્રોગ્રામિંગ ક્ષમતાઓને નોંધપાત્ર રીતે વધારવાની ક્ષમતા છે. જેમ એક ફેશન નિષ્ણાત વિવિધ પ્રકારની શૈલીઓ, દેખાવ અને વલણોને અપનાવે છે, તેમ એક કુશળ વિકાસકર્તા કાર્યક્ષમ અને ભવ્ય ઉકેલો બનાવવા માટે પાયથોન લાઇબ્રેરીઓ અને કાર્યોની વૈવિધ્યતાને અપનાવે છે.
