NumPy ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಬಹುಆಯಾಮದ ರಚನೆಯ ವಸ್ತುವನ್ನು ಮತ್ತು ಈ ಸರಣಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವೆಂದರೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ರೋಲಿಂಗ್ ವಿಂಡೋ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ನಂಬಿ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ನಂಬಿ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರೋಲಿಂಗ್ ವಿಂಡೋ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಕೋಡ್‌ನ ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಂಬಂಧಿತ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ.
ನಂಬಿ
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಪೈಥಾನ್ NumPy ಸ್ಕ್ವೀಜ್ ಕಾರ್ಯದ ಉದಾಹರಣೆ ಅಕ್ಷದೊಂದಿಗೆ
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಪೈಥಾನ್ ಅದರ ಸರಳತೆ, ಓದುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಬಹುಮುಖತೆಯಿಂದಾಗಿ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಜನಪ್ರಿಯ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ಆಳವಾಗಿ ಧುಮುಕುತ್ತೇವೆ ಪೈಥಾನ್ NumPy ಗ್ರಂಥಾಲಯ ಮತ್ತು ಅದರ ಶಕ್ತಿಯುತ ಹಿಂಡು ಕಾರ್ಯ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಲೀಸಾಗಿ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅದರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಲಾಭವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಡೆಯುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಬಳಸಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಮುಂದೆ ಓದಿ NumPy ಸ್ಕ್ವೀಝ್ ಕೋಡ್‌ನ ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: Python NumPy asarray_chkfinite ಫಂಕ್ಷನ್ ಉದಾಹರಣೆ ಪಟ್ಟಿಗೆ ರಚನೆ
ಪೈಥಾನ್ NumPy: ಅರೇಗಳು ಮತ್ತು asarray_chkfinite ಕಾರ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು
ಅರೇಗಳು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ. ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ, NumPy ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಅರೇಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಅಂಕಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಉಪಕರಣಗಳ ಬಹುಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ತರುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ NumPy ಕಾರ್ಯದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ: asarray_chkfinite ಫಂಕ್ಷನ್. ಎಲ್ಲಾ ಅಂಶಗಳು ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುವಾಗ ನೀಡಿರುವ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು NumPy ಅರೇ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಈ ಕಾರ್ಯವು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯದ ಪರಿಚಯದ ನಂತರ, ನಾವು ಕೋಡ್‌ನ ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿವರಣೆಗೆ ಧುಮುಕುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ NumPy ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: numpy ಎಲ್ಲಾ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ
ನಂಬಿ ದೊಡ್ಡ ಅರೇಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಸಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಜನಪ್ರಿಯ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಅನೇಕ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಈ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಇತರರೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು. ಈ ಲೇಖನವು ನಂಬಿ ಅರೇಯಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮತ್ತೊಂದು ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾವು ನೇರವಾಗಿ ಧುಮುಕೋಣ!
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ನಂಬಿ ಮೂವ್ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು
ನಂಬಿ ಪ್ರಬಲವಾದ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಅರೇಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಗ್ರಂಥಾಲಯದ ಬಹುಮುಖತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ವಿವಿಧ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಗಣಿತದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಅಂತಹ ಒಂದು ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವು ಎರಡು ಆಯಾಮದ ರಚನೆಯೊಳಗೆ ಕಾಲಮ್ಗಳನ್ನು ಚಲಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಈ ಲೇಖನವು ಗಮನಹರಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಪೈಥಾನ್ NumPy ಅಸ್ಫಾರ್ರೇ ಫಂಕ್ಷನ್ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್
ಪೈಥಾನ್ NumPy ಅಸ್ಫಾರ್ರೇ ಫಂಕ್ಷನ್: ಒಂದು ಆಳವಾದ ನೋಟ
NumPy ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಅರೇಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸುಲಭವಾಗುವಂತೆ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅಂತಹ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವೆಂದರೆ ಅಸ್ಫಾರ್ರೇ ಫಂಕ್ಷನ್, ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಅರೇಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಅಸ್ಫಾರ್ರೇ ಕಾರ್ಯದ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ವಿವಿಧ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ ಮತ್ತು ಕೋಡ್‌ನ ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದಾದ ಸಂಬಂಧಿತ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಮಟ್ಮುಲ್ ಶಾರ್ಟ್‌ಹ್ಯಾಂಡ್ ನಂಬಿ
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್, ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಅನೇಕ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮೂಲಭೂತ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಜನಪ್ರಿಯ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಲೈಬ್ರರಿ NumPy ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಗುಣಾಕಾರವನ್ನು ಮ್ಯಾಟ್ಮುಲ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುಕೂಲಕರ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು NumPy ನಲ್ಲಿನ ಮ್ಯಾಟ್ಮುಲ್ ಶಾರ್ಟ್‌ಹ್ಯಾಂಡ್, ಅದರ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಅದರ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಚಿತ್ರದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು numpy ಅರೇ opencv ಗೆ ಹೊಂದಿಸಿ
ಆಧುನಿಕ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಚಿತ್ರಗಳು ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಯೊಂದಿಗೆ, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಒಂದು ಪ್ರಚಲಿತ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ - ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಜನಪ್ರಿಯ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾದ OpenCV ಬಳಸಿಕೊಂಡು NumPy ಅರೇಗೆ ಅಳವಡಿಸುವುದು. ನಾವು ಆಳವಾಗಿ ಹೋಗುತ್ತೇವೆ, ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ, ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಮೂದಿಸುವಾಗ ಹಂತ-ಹಂತದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಅವುಗಳ ಮಹತ್ವವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ನಂಬಿ ಅರೇಗೆ ಪೈಟೋರ್ಚ್ ಡೇಟಾಲೋಡರ್
PyTorch ಪ್ರಬಲವಾದ GPU ವೇಗವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಟೆನ್ಸರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಪೈಥಾನ್‌ಗಾಗಿ ಜನಪ್ರಿಯ ತೆರೆದ ಮೂಲ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ. ಇದರ ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವೆಂದರೆ DataLoader, ಇದು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಸುಲಭ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಲೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, PyTorch DataLoader ಅನ್ನು NumPy ಅರೇಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಜೊತೆಗೆ ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವ ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ.
PyTorch DataLoader ಒದಗಿಸಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಿಂದ NumPy ಅರೇಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಇಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು DataLoader ಮೂಲಕ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು NumPy ಅರೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನದ ಹಂತ-ಹಂತದ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ನಾವು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕೆಲವು ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ.