ઉકેલાયેલ: NumPy પેકબિટ્સ કોડ અક્ષ 1 સાથે પેક્ડ એરે

NumPy એ પાયથોનમાં એક શક્તિશાળી લાઇબ્રેરી છે જે એરે અને મેટ્રિક્સ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સમાં સંખ્યાત્મક ગણતરીઓ માટે વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાય છે. તે ઓફર કરે છે તે ઘણા કાર્યો પૈકી એક છે પેકબિટ્સ, જે તમને નિર્દિષ્ટ અક્ષ સાથે અસરકારક રીતે બાઈનરી ડેટાને એન્કોડ કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ લેખમાં, અમે અક્ષ 1 સાથે NumPy ના પેકબિટ્સ ફંક્શનના ઉપયોગનું અન્વેષણ કરીશું, અને તેની તકનીકો અને એપ્લિકેશનોની ચર્ચા કરીશું. રસ્તામાં, અમે સંબંધિત લાઇબ્રેરીઓ અને કાર્યક્ષમતાઓ પણ શોધીશું.

NumPy ના પેકબિટ્સ કાર્યને સમજવું

આ પેકબિટ્સ NumPy માં ફંક્શન એ બીટ્સના જૂથોને એકસાથે પેક કરીને બાઈનરી ડેટાને સંકુચિત કરવા માટે રચાયેલ સાધન છે. દ્વિસંગી ડેટાના મોટા સેટ સાથે કામ કરતી વખતે તે ખાસ કરીને ઉપયોગી છે, કારણ કે તે મેમરી વપરાશને મોટા પ્રમાણમાં ઘટાડી શકે છે અને તમારા કોડની કાર્યક્ષમતામાં સુધારો કરી શકે છે. આ ફંક્શન નિર્દિષ્ટ અક્ષ સાથે કાર્ય કરે છે, જે તમને બિટ્સ પેક કરવામાં આવેલી દિશાને નિયંત્રિત કરવાની મંજૂરી આપે છે.

import numpy as np

# Example binary data array
binary_data = np.array([[0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1],
                        [1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]])

packed_data = np.packbits(binary_data, axis=1)
print(packed_data)

ઉપરનો કોડ અક્ષ 1 સાથે બાઈનરી ડેટાને પેક કરવા માટે પેકબિટ્સ ફંક્શનનો ઉપયોગ દર્શાવે છે. અક્ષ 1 નો ઉલ્લેખ કરીને, અમે NumPy ને ઇનપુટ એરેના કૉલમ સાથે બિટ્સને પેક કરવા માટે સૂચના આપીએ છીએ.

કોડનું પગલું દ્વારા પગલું સમજૂતી

1. પ્રથમ, અમે ઉપનામ "np" સાથે NumPy લાઇબ્રેરી આયાત કરીએ છીએ:

import numpy as np

2. આગળ, અમે એક ઉદાહરણ 2D બાઈનરી ડેટા એરે બનાવીએ છીએ, જ્યાં દરેક ઘટક 0 અથવા 1 હોઈ શકે છે:

binary_data = np.array([[0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1],
                        [1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]])

3. અમે પછી ધરી 1 સાથે બાઈનરી ડેટાને પેક કરવા માટે પેકબિટ્સ ફંક્શનને કૉલ કરીએ છીએ:

packed_data = np.packbits(binary_data, axis=1)

4. અંતે, અમે પરિણામી પેક્ડ ડેટા એરે પ્રિન્ટ કરીએ છીએ:

print(packed_data)

આ કોડનું આઉટપુટ પેક્ડ બાઈનરી ડેટા ધરાવતું 2D એરે હશે:

[[179 241]
[137 17]]

આનો અર્થ એ છે કે મૂળ દ્વિસંગી ડેટા સ્પષ્ટ અક્ષ સાથે અસરકારક રીતે પેક કરવામાં આવ્યો છે, જે મેમરી વપરાશમાં ઘટાડો અને કાર્યક્ષમતામાં વધારો કરવા માટે પરવાનગી આપે છે.

સંબંધિત પુસ્તકાલયોમાં સમાન કાર્યો

પેકબિટ્સ ઉપરાંત, અન્ય કાર્યો અને પુસ્તકાલયો પણ છે જે સમાન કાર્યો પ્રદાન કરે છે. કેટલાક ઉદાહરણોનો સમાવેશ થાય છે:

Python ની બિલ્ટ-ઇન binascii લાઇબ્રેરી

આ binascii લાઇબ્રેરી એ પાયથોનની સ્ટાન્ડર્ડ લાઇબ્રેરીનો એક ભાગ છે અને દ્વિસંગી અને વિવિધ ASCII-એનકોડેડ દ્વિસંગી રજૂઆતો વચ્ચે રૂપાંતર કરવાની પદ્ધતિઓ પ્રદાન કરે છે. તે આપે છે તે કાર્યો પૈકી એક છે hexlify, જેનો ઉપયોગ દ્વિસંગી ડેટાને હેક્સાડેસિમલ સ્ટ્રિંગ રજૂઆતમાં કન્વર્ટ કરવા માટે થઈ શકે છે.

import binascii

binary_data = b'x00x01x01x00'
hex_data = binascii.hexlify(binary_data)
print(hex_data)

આ ઉદાહરણમાં, binascii.hexlify ફંક્શનનો ઉપયોગ બાઈનરી ડેટા ધરાવતા બાઈટ ઑબ્જેક્ટને હેક્સાડેસિમલ સ્ટ્રિંગ રજૂઆતમાં કન્વર્ટ કરવા માટે થાય છે.

બિટારે પુસ્તકાલય

બીજી લાઇબ્રેરી જે બાઈનરી ડેટા સાથે કામ કરવા માટે ઉપયોગી થઈ શકે છે તે છે બિટારે પુસ્તકાલય. આ લાઇબ્રેરી એક કાર્યક્ષમ બીટ એરે ડેટા સ્ટ્રક્ચર પૂરું પાડે છે જેનો ઉપયોગ મોટા બીટ સિક્વન્સને હેરફેર અને સ્ટોર કરવા માટે કરી શકાય છે.

from bitarray import bitarray

binary_data = '01101111 10010001'
bit_array = bitarray(binary_data)
packed_data = bit_array.tobytes()
print(packed_data)

આ ઉદાહરણમાં, અમે બાઈનરી સ્ટ્રિંગમાંથી બિટરે ઑબ્જેક્ટ બનાવીએ છીએ અને પછી બાઇટ્સ ઑબ્જેક્ટ તરીકે પેક્ડ ડેટા મેળવવા માટે ટોબાઇટ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીએ છીએ.

નિષ્કર્ષમાં, NumPy નું પેકબિટ્સ ફંક્શન એ ચોક્કસ ધરી સાથે બાઈનરી ડેટાને એન્કોડ કરવા માટેનું મૂલ્યવાન સાધન છે, જે આખરે તમારા કોડને વધુ કાર્યક્ષમ બનાવે છે અને મેમરીને સાચવે છે. વધુમાં, અન્ય લાઈબ્રેરીઓ અને કાર્યક્ષમતાઓ છે, જેમ કે binascii લાઈબ્રેરી અને બિટારે લાઈબ્રેરી, જે તમને બાઈનરી ડેટા સાથે કામ કરવામાં પણ મદદ કરી શકે છે.