प्रोग्रामिंग और डेटा हेरफेर की दुनिया में, पायथन अपने लचीलेपन और पुस्तकालयों की प्रचुरता के कारण अत्यधिक लोकप्रिय भाषा बन गई है। ऐसा ही एक शक्तिशाली पुस्तकालय NumPy है, जो सरणियों और मेट्रिसेस के संचालन और हेरफेर को बहुत सरल करता है। इस लेख में, हम एक सामान्य समस्या पर चर्चा करने जा रहे हैं: एक 2D सरणी या मैट्रिक्स के कॉलम के साथ अधिकतम तत्व खोजना। इसे हासिल करने के लिए हम **numpy.argmax()** फंक्शन का इस्तेमाल करेंगे। तो, आराम से बैठें और आराम करें क्योंकि हम पायथन और न्यूमपी के माध्यम से सरणी हेरफेर और अधिकतम पहचान की इस अद्भुत यात्रा में गहराई से गोता लगाते हैं।
समस्या कथन और समाधान numpy.argmax () का उपयोग कर
हम जिस समस्या का समाधान कर रहे हैं वह एक 2D सरणी या मैट्रिक्स के कॉलम के साथ अधिकतम तत्व का पता लगाना है। इसे पूरा करने के लिए, हम NumPy लाइब्रेरी से `numpy.argmax()` फ़ंक्शन का उपयोग करेंगे।
import numpy as np
# Sample 2D array
array = np.array([[1, 7, 3],
[4, 2, 9],
[5, 6, 8]])
# Finding maximum elements along columns
max_indices = np.argmax(array, axis=0)
print("Maximum elements along columns:", array[max_indices, range(len(max_indices))])
सबसे पहले, NumPy लाइब्रेरी को उपनाम `np` के साथ आयात करें। फिर, हम `np.array()` का उपयोग करके एक नमूना 2डी सरणी बनाते हैं और पंक्ति मानों वाली एक नेस्टेड सूची में पास करते हैं। उसके बाद, हम `numpy.argmax()` फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं, सरणी को `अक्ष = 0` के साथ पास करते हैं, जो निर्दिष्ट करता है कि हम कॉलम के साथ ऑपरेशन करना चाहते हैं। यह फ़ंक्शन निर्दिष्ट अक्ष के साथ अधिकतम तत्वों के सूचकांक लौटाता है। अंत में, हम फैंसी इंडेक्सिंग का उपयोग करके कॉलम के साथ अधिकतम तत्वों को प्रिंट करते हैं।
कोड की चरण-दर-चरण व्याख्या
इस खंड में, हम कोड के चरण-दर-चरण कार्य पर चर्चा करने जा रहे हैं।
1. `import numpy as np` के साथ NumPy आयात करें।
2. `array = np.array([[2, 1, 7], [3, 4, 2], [9, 5, 6]])` के साथ एक नमूना 8D सरणी बनाएं।
3. `np.argmax()` का `अक्ष=0` के साथ उपयोग करके स्तंभों के साथ अधिकतम तत्वों की अनुक्रमणिका स्थिति ज्ञात करें। यह सूचकांकों की एक सरणी देता है, उदाहरण के लिए, `[2, 0, 1]`, जो प्रत्येक स्तंभ के साथ अधिकतम तत्वों की स्थिति दर्शाता है।
4. `सरणी [max_indices, रेंज (लेन (max_indices))]` का उपयोग करके कॉलम के साथ अधिकतम तत्वों को निकालने के लिए फैंसी इंडेक्सिंग लागू की जाती है। यहां, `max_indices` पंक्तियों का प्रतिनिधित्व करता है और `श्रेणी (लेन (max_indices))` स्तंभों का प्रतिनिधित्व करता है। यह अधिकतम तत्व सरणी देता है, उदाहरण के लिए, `[5, 7, 9]`।
5. `प्रिंट ()` फ़ंक्शन का उपयोग करके परिणाम प्रिंट करें।
अतिरिक्त विचार और उदाहरण
2D सरणियों या मैट्रिसेस के साथ काम करते समय, विभिन्न कार्यों को पूरा करने में मदद करने के लिए NumPy लाइब्रेरी के भीतर कई कार्य होते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप पूरे मैट्रिक्स का अधिकतम तत्व खोजना चाहते हैं, तो आप `numpy.amax()` फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। इसी तरह, यदि आप पंक्तियों के साथ अधिकतम तत्वों को खोजना चाहते हैं, तो आप `numpy.argmax()` फ़ंक्शन के `अक्ष` पैरामीटर को `1` पर सेट कर सकते हैं।
# Finding maximum elements along rows
max_indices_rows = np.argmax(array, axis=1)
print("Maximum elements along rows:", array[range(len(max_indices_rows)), max_indices_rows])
अंत में, पायथन और NumPy सरणियों और मैट्रिसेस को प्रभावी ढंग से संभालने और हेरफेर करने के लिए शक्तिशाली उपकरण प्रदान करते हैं। **Numpy.argmax()** फ़ंक्शन एक बहुमुखी समाधान है जब निर्दिष्ट अक्ष के साथ किसी सरणी के अधिकतम तत्वों को खोजने की बात आती है। इस फ़ंक्शन और इसके विभिन्न अनुप्रयोगों को समझकर, आप अपने डेटा हेरफेर प्रक्रियाओं को प्रभावी ढंग से व्यवस्थित कर सकते हैं और कार्यों की विस्तृत श्रृंखला को पूरा करने के लिए कुशल कोड तैयार कर सकते हैं।
