પ્રોગ્રામિંગની દુનિયામાં, પાયથોન તેના ઉપયોગમાં સરળતા, વાંચનક્ષમતા અને લવચીકતા માટે જાણીતી એક લોકપ્રિય ભાષા બની ગઈ છે. તેની અસંખ્ય લાઇબ્રેરીઓમાં, NumPy સંખ્યાત્મક ડેટાને હેન્ડલ કરવા માટેના સૌથી શક્તિશાળી ટૂલ્સમાંથી એક છે, જેમાં ફેશન સહિત વિવિધ ક્ષેત્રોમાં ઘણી એપ્લિકેશનો છે. આ લેખમાં, અમે NumPy શેપ ફંક્શનનો અભ્યાસ કરીશું, તેના વાક્યરચનાની ચર્ચા કરીશું અને ફેશન વલણોના વિશ્લેષણ સાથે સંકળાયેલી સમસ્યાનો વ્યવહારુ ઉકેલ પ્રદાન કરીશું. રસ્તામાં, અમે સંબંધિત પુસ્તકાલયો અને કાર્યોનું પણ અન્વેષણ કરીશું. તેથી, ચાલો શરૂ કરીએ!
NumPy શેપ ફંક્શન એરેની રચનાનું વિશ્લેષણ કરવા માટે એક આવશ્યક સાધન છે. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, તે અમને એરેના પરિમાણો મેળવવા અને તેને વધુ અસરકારક રીતે ચાલાકી કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ ફંક્શનનો ઉપયોગ કરવા માટે, આપણે પહેલા NumPy લાઇબ્રેરીને નીચે પ્રમાણે આયાત કરવાની જરૂર છે:
import numpy as np
લાઇબ્રેરી આયાત કર્યા પછી, ચાલો એક વ્યવહારુ સમસ્યાને ધ્યાનમાં લઈએ: સમય જતાં ઉભરી આવતી વિવિધ શૈલીઓ અને દેખાવને સમજવા માટે ઐતિહાસિક ફેશન વલણોના ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવું. ધારો કે અમારી પાસે કપડાની વિવિધ વસ્તુઓ, તેમના રંગો અને તે જે વર્ષ ટ્રેન્ડી હતી તેની માહિતી ધરાવતો ડેટાસેટ છે.
NumPy શેપ ફંક્શનને સમજવું
NumPy માં આકાર ફંક્શન એ બિલ્ટ-ઇન ફંક્શન છે જે આપેલ એરેના પરિમાણો પરત કરે છે. આ કાર્યને ઍક્સેસ કરવા માટે, ફક્ત તેનો ઉપયોગ કરીને કૉલ કરો આકાર એરે ઑબ્જેક્ટની વિશેષતા, જેમ કે:
array_shape = array_name.shape
ઉદાહરણ તરીકે, ચાલો ધારીએ કે અમારી પાસે નીચેનો અરે છે જેમાં અમારા ફેશન ડેટાસેટ છે:
fashion_data = np.array([[2000, "red", "skirt"],
[2001, "blue", "jeans"],
[2002, "green", "jacket"]])
fashion_data_shape = fashion_data.shape
print(fashion_data_shape) # Output: (3, 3)
આ ઉદાહરણમાં, આકાર ફંક્શન ટ્યુપલ (3, 3) પરત કરે છે, જે દર્શાવે છે કે અમારા ડેટાસેટમાં ત્રણ પંક્તિઓ અને ત્રણ કૉલમ છે.
NumPy સાથે ફેશન વલણોનું અન્વેષણ કરો
શેપ ફંક્શનની સ્પષ્ટ સમજણ સાથે, આપણે હવે ફેશન વલણોના વિશ્લેષણના સંદર્ભમાં તેને કેવી રીતે લાગુ કરી શકાય તેની ચર્ચા કરી શકીએ છીએ. ધારો કે અમે અમારા ડેટાસેટમાં દરેક વર્ષ માટે સૌથી વધુ લોકપ્રિય રંગો અને કપડાંની વસ્તુઓનું વિશ્લેષણ કરવા માગીએ છીએ. આમ કરવા માટે, અમે એરે દ્વારા પુનરાવર્તન કરવા અને સંબંધિત માહિતીને ઍક્સેસ કરવા માટે આકાર ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીશું.
પ્રથમ, અમે અમારા ડેટાસેટમાં પંક્તિઓ (વર્ષો) ની સંખ્યા મેળવીએ છીએ:
num_years = fashion_data_shape[0]
આગળ, અમે પંક્તિઓમાંથી લૂપ કરી શકીએ છીએ અને દરેક વર્ષ માટે કપડાનો રંગ અને આઇટમ કાઢી શકીએ છીએ:
for i in range(num_years):
trend_year = fashion_data[i, 0]
trend_color = fashion_data[i, 1]
trend_item = fashion_data[i, 2]
print(f"In {trend_year}, {trend_color} {trend_item} were fashionable.")
આ કોડ સ્નિપેટ નીચેની જેમ કંઈક આઉટપુટ કરશે:
"`
2000 માં, લાલ સ્કર્ટ ફેશનેબલ હતા.
2001 માં, વાદળી જીન્સ ફેશનેબલ હતી.
2002 માં, લીલા જેકેટ ફેશનેબલ હતા.
"`
NumPy આકાર ફંક્શનના ઉપયોગ દ્વારા, અમે અમારા ડેટાસેટમાંથી સંબંધિત માહિતીને ઍક્સેસ કરવામાં અને વર્ષોથી વિવિધ શૈલીઓ, દેખાવ અને વલણોને પ્રદર્શિત કરવામાં સક્ષમ હતા.
કી ટેકવેઝ
આ લેખમાં, અમે અન્વેષણ કર્યું NumPy આકાર કાર્ય અને તેની વાક્યરચના, વિશ્લેષણના વ્યવહારુ ઉદાહરણમાં ડાઇવિંગ ફેશન વલણો ડેટા અમે ડેટાસેટની અંદર વિવિધ ઘટકોને ઍક્સેસ કરવા માટે આકાર ફંક્શનનો ઉપયોગ દર્શાવ્યો છે, જે અમને સમયાંતરે વિવિધ શૈલીઓ અને વલણોનું કાર્યક્ષમ રીતે વિશ્લેષણ અને પ્રદર્શન કરવા સક્ષમ બનાવે છે. નિષ્કર્ષમાં, આકાર કાર્ય એ સંખ્યાત્મક ડેટા સાથે કામ કરવા માટેનું એક શક્તિશાળી સાધન છે, જેમાં વિવિધ ક્ષેત્રોમાં અસંખ્ય એપ્લિકેશનો છે, જેમાં ફેશન અને શૈલી વિશ્લેષણ
