ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ, ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಪೈಥಾನ್, ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್ ಒಳಗೆ, ದಿ NumPy ಲೈಬ್ರರಿ ಅರೇಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ NumPy ಡಿಸ್ಪ್ಲಿಟ್ ಕಾರ್ಯ, ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಅದರ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿಮಗೆ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ಓದಿದ ನಂತರ, ನಿಮ್ಮ ವ್ಯೂಹಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನೀವು dsplit ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ನಂಬಿ
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಸಮಾನ ಗಾತ್ರದ ತುಂಡುಗಳಾಗಿ ನಮ್ಪಿ ವಿಭಜನೆ
ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ನಂಬಿ ಪ್ರಬಲ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ. ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯವೆಂದರೆ ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಸಮಾನ ಗಾತ್ರದ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದು. ಈ ಲೇಖನವು ನಂಬಿ ಬಳಸಿ ಇದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಾಧಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಹಂತಗಳ ಕುರಿತು ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಧುಮುಕೋಣ!
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ನಂಬಿ ಆಫ್‌ಸೆಟ್
ಫ್ಯಾಶನ್ ಟ್ರೆಂಡ್‌ಗಳು ನಮ್ಮ ಸಮಾಜದ ಸದಾ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಅಂಶವಾಗಿದೆ, ಹೊಸ ಆಲೋಚನೆಗಳು, ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಶೈಲಿಗಳು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಮುಂದಿನ ದೊಡ್ಡ ವಿಷಯ ಬಂದಂತೆ ಮರೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳು ಇದೇ ಪಥವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದರ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ನವೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಅಂತಹ ಒಂದು ಗ್ರಂಥಾಲಯವು NumPy ಆಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ನಾವು ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ NumPy ಆಫ್‌ಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
NumPy ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಅರೇಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಆಫ್‌ಸೆಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ.
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಪೈಥಾನ್ numpy.argmax%28%29 ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಗರಿಷ್ಠ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು
ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಪೈಥಾನ್ ಅದರ ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳ ಸಮೃದ್ಧಿಯಿಂದಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ. ಅಂತಹ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಗ್ರಂಥಾಲಯವೆಂದರೆ NumPy, ಇದು ಅರೇಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಲಿದ್ದೇವೆ: 2D ಅರೇ ಅಥವಾ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಗರಿಷ್ಠ ಅಂಶವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ನಾವು **numpy.argmax()** ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, Python ಮತ್ತು NumPy ಮೂಲಕ ಅರೇ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಈ ಅದ್ಭುತ ಪ್ರಯಾಣದಲ್ಲಿ ನಾವು ಆಳವಾಗಿ ಧುಮುಕುವಾಗ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಪಡೆಯಿರಿ.
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: NumPy trim_zeros ಟ್ರಿಮ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಉದಾಹರಣೆ%3D%27b%27
NumPy ಎಂಬುದು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ದೊಡ್ಡ, ಬಹು-ಆಯಾಮದ ಅರೇಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಸಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ದೃಢವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. NumPy ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಕಡಿಮೆ-ತಿಳಿದಿರುವ ಆದರೆ ಉಪಯುಕ್ತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವೆಂದರೆ ಅರೇಗಳಿಂದ ಪ್ರಮುಖ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಹಿಂದುಳಿದ ಸೊನ್ನೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಫ್ಯಾಷನ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಉಡುಪುಗಳು, ಬಣ್ಣದ ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ಮಿಸುವಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, NumPy ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದರ ವಿವರವಾದ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ನಾವು ಧುಮುಕುತ್ತೇವೆ ಟ್ರಿಮ್_ಸೊನ್ನೆಗಳು ಟ್ರಿಮ್='ಬಿ' ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗಮನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಾರ್ಯ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ನಾವು ಕೋಡ್‌ನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳ ಆಳವಾದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ನಂಬಿ ಅರೇ ನಿರ್ಮಿಸಿ
ನಂಬಿ ಅರೇಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು: ಫ್ಯಾಷನ್ ಮತ್ತು ಎಸ್‌ಇಒ ಉತ್ಸಾಹಿಗಳಿಗೆ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ
ಇತ್ತೀಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ, ಫ್ಯಾಷನ್ ಉದ್ಯಮವು ತನ್ನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮರುವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಮತ್ತು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಪಂಚದ ಕಡೆಗೆ ತಿರುಗಿದೆ. NumPy ಅರೇಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯು ಅಂತಹ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು NumPy ಅರೇಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಫ್ಯಾಷನ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅವು ಹೇಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಶೂನ್ಯ ಅರೇ ನಂಬಿ ಜೊತೆ ಸಂಪರ್ಕ
ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಬಹುಆಯಾಮದ ಅರೇಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಎದ್ದು ಕಾಣುವ ಒಂದು ಲೈಬ್ರರಿ ನಂಬಿ. NumPy ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಪ್ರಬಲವಾದ N- ಆಯಾಮದ ರಚನೆಯ ವಸ್ತುವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಇಂದು, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಸಮಾನವಾಗಿ ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ: NumPy ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಶೂನ್ಯ-ಗಾತ್ರದ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು.
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಪೈಥಾನ್ NumPy ಮೂವ್ಯಾಕ್ಸಿಸ್ ಕಾರ್ಯ ಉದಾಹರಣೆ
ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಪೈಥಾನ್ ಅದರ ಬಹುಮುಖ ಸ್ವಭಾವ ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾದ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್‌ನಿಂದ ಜನಪ್ರಿಯ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ. ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್‌ಗೆ ತನ್ನನ್ನು ತಾನು ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಿಕೊಂಡ ಪ್ರಬಲ ಗ್ರಂಥಾಲಯವೆಂದರೆ NumPy. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು NumPy ಲೈಬ್ರರಿಯ ಮೂವ್ಯಾಕ್ಸಿಸ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಫ್ಯಾಶನ್ ಮತ್ತು ಶೈಲಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದಾದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅರೇಯಲ್ಲಿನ ಅನುಗುಣವಾದ ಸ್ಥಾನಗಳಿಗೆ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅರೇಯ ಅಕ್ಷಗಳನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. NumPy ನ ಆಕರ್ಷಕ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಮೂವ್ಯಾಕ್ಸಿಸ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಧುಮುಕೋಣ!
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: Python NumPy atleast_2d ಫಂಕ್ಷನ್ ಉದಾಹರಣೆ 2
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಸರಳತೆಯು ಯಾವುದೇ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅಗತ್ಯ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ದಿ ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಹೊಳೆಯುತ್ತವೆ. ಅಂತಹ ಒಂದು ಗ್ರಂಥಾಲಯ, ನಂಬಿ, ಅದರ ಹಲವು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಇಂದು, ನಾವು ಅದರ ಕಡಿಮೆ-ತಿಳಿದಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ numpy atleast_2d ಕಾರ್ಯ, ಮತ್ತು ಇದು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಶನ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದರ ಗುರಿ numpy atleast_2d ಕಾರ್ಯವು ಅದರ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು 2-ಆಯಾಮದ ಶ್ರೇಣಿಯಂತೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅರೇಗಳ ನಡುವೆ ಸ್ಥಿರವಾದ ಆಕಾರವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ತಡೆರಹಿತ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ಧುಮುಕೋಣ numpy atleast_2d ಕೋಡ್.
import numpy as np
# Sample input data
data = [1, 2, 3, 4, 5]
# Using numpy atleast_2d function
modified_data = np.atleast_2d(data)
# Displaying the results
print("Original data: ", data)
print("Modified data: n", modified_data)