हल: खस्ता चाल कॉलम

Numpy एक शक्तिशाली और व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली पायथन लाइब्रेरी है जो सरणियों और मैट्रिसेस को संभालने में उत्कृष्ट है, जिससे डेवलपर्स जटिल गणितीय कार्यों को सरल बनाने में सक्षम होते हैं। पुस्तकालय की बहुमुखी प्रतिभा और प्रदर्शन इसे विभिन्न डोमेन में गणितीय समाधान लागू करने के लिए एक आदर्श विकल्प बनाते हैं। इस तरह के एक उपयोग मामले में द्वि-आयामी सरणी के भीतर स्तंभों को स्थानांतरित करना शामिल है, और यह लेख इस कार्य को प्राप्त करने के लिए एक कुशल दृष्टिकोण प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करेगा।

आरंभ करने के लिए, आइए एक समस्या को परिभाषित करें: एक संख्यात्मक द्वि-आयामी सरणी दी गई है, हमें एक विशिष्ट स्तंभ को उसकी वर्तमान स्थिति से दूसरे स्थान पर ले जाने की आवश्यकता है। Numpy की शक्तिशाली अनुक्रमण सुविधाओं का उपयोग करके इस समस्या को हल किया जा सकता है। हम कोड के चरण-दर-चरण स्पष्टीकरण के साथ समाधान प्रदर्शित करेंगे।

import numpy as np

def move_columns(arr, source_column_index, target_column_index):
    rearranged_columns = np.insert(arr, target_column_index, arr[:, source_column_index], axis=1)
    rearranged_columns = np.delete(rearranged_columns, source_column_index + (source_column_index < target_column_index), axis=1)

    return rearranged_columns
&#91;/code&#93;

The function <b>move_columns()</b> takes three parameters: <b>arr</b> is the Numpy two-dimensional array, <b>source_column_index</b> represents the index of the column to move, and <b>target_column_index</b> specifies the index where the column should be moved to.

The first step in our solution is to insert the desired column at the target position using the <b>np.insert()</b> function. This process will duplicate the source column, so we'll have an extra column in the temporary array.

Next, we need to remove the original column, which we achieve using the <b>np.delete()</b> function. Notice that the index of the original column can change depending on whether the source index is less than or greater than the target index. If the source index is less than the target index, we need to increase the index by 1 to account for the insertion made in the previous step.

Finally, the rearranged array is returned by the function.

<h2>Understanding Numpy Indexing</h2>

Numpy provides <b>advanced indexing</b> capabilities, which help developers perform complex array manipulations more effectively. In our solution, we utilized Numpy's slicing operations to extract a specific column from the array. The following code snippet demonstrates the basic idea of using advanced indexing with Numpy:

[code lang="Python"]
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

column = arr[:, 1]

उपरोक्त उदाहरण में, आगमन [:, 1] दूसरे कॉलम की सभी पंक्तियों का प्रतिनिधित्व करता है। यह सिंटैक्स पायथन की सूची स्लाइसिंग के समान है, और यह किसी सरणी के विभिन्न भागों को निकालना और हेरफेर करना आसान बनाता है।

numpy.insert() और numpy.delete() के साथ कार्य करना

नम्पी का डालने () और हटाना () फ़ंक्शन हमारे समाधान में उपयोग किए जाने वाले आवश्यक बिल्डिंग ब्लॉक्स हैं। ये फ़ंक्शन डेवलपर्स को तत्वों को जोड़कर और हटाकर सरणियों में हेरफेर करने देते हैं। विशेष रूप से, numpy.insert () फ़ंक्शन निर्दिष्ट अक्ष के साथ मौजूदा सरणी में एक सरणी या मान सम्मिलित करता है। दूसरी ओर, द numpy.delete () फ़ंक्शन निर्दिष्ट अक्ष के साथ सरणी से तत्वों को हटाता है।

जैसा कि हमने अपने समाधान में देखा है, इन फ़ंक्शंस ने हमें कॉलम को गतिशील रूप से स्थानांतरित करने और सरणी से मूल कॉलम को हटाने की अनुमति दी, कॉलम को इच्छानुसार प्रभावी ढंग से पुनर्व्यवस्थित किया।

अंत में, इस लेख ने नम्पी के लिए एक विशिष्ट उपयोग के मामले का अवलोकन प्रदान किया: दो-आयामी सरणी के भीतर कॉलम को स्थानांतरित करना। Numpy की उन्नत अनुक्रमण सुविधाओं का लाभ उठाकर, और numpy.insert() और numpy.delete() फ़ंक्शन की शक्ति का उपयोग करके, हमने इस समस्या का एक प्रभावी समाधान प्रस्तुत किया। नम्पी की क्षमताएं इस उदाहरण से कहीं आगे तक फैली हुई हैं, इसलिए बेझिझक पायथन में अपनी अनूठी गणितीय चुनौतियों को हल करने के लिए इसके द्वारा प्रदान की जाने वाली कार्यात्मकताओं की विशाल श्रृंखला का पता लगाएं।