હલ: સમાન કદના ટુકડાઓમાં નમ્પી વિભાજિત

Numpy એ Python માં સંખ્યાત્મક કમ્પ્યુટિંગ માટે એક શક્તિશાળી પુસ્તકાલય છે. સંખ્યાત્મક કમ્પ્યુટિંગ અને ડેટા વિશ્લેષણમાં એક સામાન્ય કાર્ય એ એરેને સમાન કદના ભાગોમાં વિભાજિત કરવાનું છે. આ લેખ Numpy નો ઉપયોગ કરીને આ કેવી રીતે હાંસલ કરવું તે વિશે અન્વેષણ કરશે અને તેમાં સામેલ પગલાંઓ પર એક વ્યાપક માર્ગદર્શિકા પ્રદાન કરશે. ચાલો અંદર જઈએ!

મોટા Numpy એરેને સમાન કદના નાના ભાગોમાં વિભાજીત કરવાની સમસ્યાને ઉકેલવા માટે, અમે ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ numpy.split કાર્ય આ ફંક્શન આપણને એરેને બહુવિધ પેટા-એરેમાં વિભાજિત કરવા માટે સક્ષમ કરે છે જેનું માપ ચોક્કસ ધરી સાથે સમાન હોય છે. ચાલો સોલ્યુશનમાં ડાઇવ કરીએ અને કોડને સ્ટેપ-બાય-સ્ટેપ સમજીએ.

import numpy as np

def numpy_split_to_chunks(array, chunk_size):
    return np.array_split(array, chunk_size, axis=0)

large_array = np.random.randint(0, 100, size=(10, 4))
chunk_size = 2
chunks = numpy_split_to_chunks(large_array, chunk_size)

પ્રથમ, અમે numpy લાઇબ્રેરી આયાત કરીએ છીએ, અને પછી અમે નામનું કાર્ય વ્યાખ્યાયિત કરીએ છીએ numpy_split_to_chunks જે બે ઇનપુટ પરિમાણો લે છે: નમ્પી એરે કે જેને વિભાજિત કરવાની જરૂર છે અને ઇચ્છિત ભાગનું કદ. ફંક્શન નમ્પી એરેની યાદી આપે છે, જે હિસ્સા છે.

અહીં, આપણે નમ્પી ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીએ છીએ array_split ઇનપુટ એરે વિભાજિત કરવા માટે. અમે અક્ષને પણ સ્પષ્ટ કરીએ છીએ જેની સાથે આપણે એરેને વિભાજિત કરવા માંગીએ છીએ. અમારા ઉદાહરણમાં, અમે axis=0 સેટ કરીએ છીએ, જેનો અર્થ છે કે આપણે એરેને પંક્તિઓ સાથે વિભાજિત કરવા માંગીએ છીએ.

અંતે, અમે પૂર્ણાંકોની રેન્ડમ નમ્પી એરે (મોટા_એરે) બનાવીએ છીએ અને એક ભાગનું કદ વ્યાખ્યાયિત કરીએ છીએ (આ કિસ્સામાં, 2). અમે અમારા કૉલ numpy_split_to_chunks હિસ્સાની યાદી મેળવવા માટે કાર્ય.

નમ્પી લાઇબ્રેરી

• નમ્પી લાઇબ્રેરી એ પાયથોનમાં વૈજ્ઞાનિક કમ્પ્યુટિંગ માટેની મુખ્ય લાઇબ્રેરી છે.
• તે રેખીય બીજગણિત, આંકડા અને ડેટા વિશ્લેષણ સંબંધિત કાર્યો માટે વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાય છે.
• તે ઉચ્ચ-પ્રદર્શન બહુપરીમાણીય એરે ઑબ્જેક્ટ અને એરે સાથે કામ કરવા માટે સાધનો પ્રદાન કરે છે.

નમ્પી લાઇબ્રેરીમાં સુવિધાઓ અને કાર્યોની વિશાળ શ્રેણી છે જે વિવિધ ગાણિતિક અને કોમ્પ્યુટેશનલ હેતુઓ માટે ઉપયોગી છે. તેની ક્ષમતાઓનો સમાવેશ થાય છે એરે મેનીપ્યુલેશન, ગાણિતિક કામગીરી એરે પર, અને આંકડાકીય કાર્યો. Numpy ઘણીવાર ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન માટે Matplotlib જેવી અન્ય લાઇબ્રેરીઓ સાથે જોડવામાં આવે છે, જે તેને પાયથોનમાં કામ કરતા ડેટા વૈજ્ઞાનિકો અને એન્જિનિયરો માટે મુખ્ય બનાવે છે.

Numpy એરે વિભાજન

• Numpy એરેને વિભાજિત કરવા માટે ઘણા કાર્યો ધરાવે છે, જેમ કે numpy.split, numpy.array_split, numpy.hsplit અને numpy.vsplit.
• આ વિધેયો અમને ચોક્કસ ધરી સાથે અરેને કેટલાક ભાગોમાં વિભાજીત કરવાની મંજૂરી આપે છે.
• તેઓ ડેટાનું વિતરણ, સમાંતર ગણતરીઓ અને ડેટા ગોઠવવામાં ઉપયોગી છે.

Numpy દ્વારા પૂરા પાડવામાં આવેલ વિવિધ એરે વિભાજન કાર્યો વિકાસકર્તાઓને મોટા ડેટાસેટ્સ સાથે કાર્યક્ષમ રીતે કાર્ય કરવા, ડેટાના ચોક્કસ ભાગો કાઢવા અથવા બહુવિધ સમાંતર કાર્યોમાં ડેટાને વિભાજીત કરવા સક્ષમ બનાવે છે. આ કાર્યો ડેટા વિશ્લેષણ અને મેનીપ્યુલેશન કાર્યોમાં શક્તિશાળી સાધનો છે, અને તે પાયથોનમાં સંખ્યાત્મક કમ્પ્યુટિંગ માટે પ્રોગ્રામિંગ વર્કફ્લોમાં આવશ્યક છે.