हल: numpy सरणी मान अद्यतन नहीं हो रहा

इस लेख में, हम NumPy सरणी मानों को अपडेट करने के मुद्दे का पता लगाएंगे और इस समस्या का व्यापक समाधान प्रदान करेंगे। NumPy सरणी हेरफेर और अंकगणितीय संचालन के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली पायथन लाइब्रेरी है। यह अत्यधिक कुशल है और बहुमुखी कार्यक्षमता प्रदान करता है। पायथन में संख्यात्मक डेटा के साथ काम करने वाले किसी भी डेवलपर के लिए NumPy सरणियों को अपडेट करने की प्रक्रिया को समझना महत्वपूर्ण है।

समस्या का समाधान: NumPy Array Values ​​को अपडेट करना

NumPy सरणी मानों को अपडेट करने का सबसे सरल तरीका बुनियादी अनुक्रमण और असाइनमेंट तकनीकों का उपयोग करना है। यह डेवलपर्स को सरणी के विशिष्ट तत्वों, पंक्तियों या स्तंभों तक पहुंचने और आवश्यक तर्क के अनुसार उनके मूल्यों को संशोधित करने की अनुमति देता है।

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
arr[0, 0] = 10  # Update the value at (0, 0) index
arr[2] = [7, 88, 9]  # Update the entire row 2 with new values

print(arr)

यह कोड निम्न अद्यतन सरणी को आउटपुट करेगा:

"`
[[10 2 3]
[4 5 6]
[7 88 9]]
"`

कोड की चरण-दर-चरण व्याख्या

1. NumPy आयात करें: पहला कदम NumPy लाइब्रेरी को np के रूप में आयात करना है। यह हमें पूरे कोड में इसके कार्यों और कक्षाओं का उपयोग करने की अनुमति देता है।

   import numpy as np
   

2. एक ऐरे बनाएं: अगला, हम `np.array()` फ़ंक्शन का उपयोग करके एक नमूना 3×3 NumPy सरणी बनाते हैं। यह वह सरणी है जिसे हम निम्नलिखित चरणों में संशोधित करेंगे।

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

3. ऐरे मान अपडेट करें: हम इंडेक्सिंग और असाइनमेंट सिंटैक्स का उपयोग करके अपने एरे के इंडेक्स (0, 0) पर मान को अपडेट करते हैं। इस स्थिति में, हम मान को 1 से 10 में बदलते हैं।

   arr[0, 0] = 10
   

हम उस पंक्ति को मूल्यों की एक नई सूची निर्दिष्ट करके एक पूरी पंक्ति को भी अपडेट कर सकते हैं। यहां, हम तीसरी पंक्ति (पंक्ति अनुक्रमणिका 2) को नए मानों के साथ अद्यतन करते हैं।

   arr[2] = [7, 88, 9]
   

4. अद्यतन सरणी प्रदर्शित करें: अंत में, हम लागू परिवर्तनों को देखने के लिए अद्यतन सरणी को प्रिंट करते हैं।

   print(arr)
   

अब आप स्पष्ट रूप से समझ गए हैं कि अनुक्रमण और असाइनमेंट तकनीकों का उपयोग करके NumPy सरणी मानों को कैसे अपडेट किया जाए।

अक्सर इस्तेमाल किए जाने वाले NumPy फ़ंक्शंस और तरीके

NumPy सरणियों के साथ काम करते समय, कई कार्यों और विधियों का उपयोग अक्सर सरणी हेरफेर और अंकगणितीय संचालन के लिए किया जाता है। इसमे शामिल है:

• एनपी.शून्य (): शून्य से भरा एक नया सरणी बनाएँ।
• np.ones (): एक से भरा एक नया ऐरे बनाएँ।
• एनपी.रीशेप (): किसी सरणी के डेटा में बदलाव किए बिना उसका आकार बदलें।
• एनपी.कनेक्टनेट (): निर्दिष्ट अक्ष के साथ दो या अधिक सरणियों को जोड़ें।
• np.dot (): दो सरणियों के डॉट उत्पाद की गणना करें।
• np.sum (): दिए गए अक्ष के साथ सरणी तत्वों के योग की गणना करें।

NumPy में ऐरे इंडेक्सिंग को समझना

NumPy में ऐरे इंडेक्सिंग एक शक्तिशाली विशेषता है जो डेवलपर्स को ऐरे के विशिष्ट तत्वों या भागों को लचीले ढंग से एक्सेस और संशोधित करने की अनुमति देती है। निम्नलिखित कुछ सामान्य अनुक्रमण तकनीकें हैं:

• बुनियादी अनुक्रमण: पंक्ति और स्तंभ सूचकांकों का उपयोग करके तत्वों तक पहुंचें, उदाहरण के लिए, `arr[0, 0]`।
• टुकड़ा करने की क्रिया: अक्ष के साथ सरणी में लगातार तत्वों तक पहुंचें, उदाहरण के लिए, `आगमन [0: 2, :]`।
• बूलियन इंडेक्सिंग: बूलियन स्थिति के आधार पर तत्वों तक पहुंचें, उदाहरण के लिए, `arr[arr > 2]`।
• फैंसी अनुक्रमण: अनुक्रमणिका सरणियों का उपयोग करके तत्वों तक पहुँचें, उदाहरण के लिए, `गिरफ्तारी [[0, 1], [1, 2]]`।

NumPy सरणियों के साथ काम करते समय इन अनुक्रमण तकनीकों को समझना और महारत हासिल करना आपकी दक्षता में काफी सुधार कर सकता है।