Python SourceTrail

ပရိုဂရမ်းမင်းလောကတွင် Python သည် ၎င်း၏အသုံးပြုရလွယ်ကူမှု၊ ဖတ်ရှုနိုင်မှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိမှုတို့ကြောင့် နာမည်ကြီးသော ဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ ၎င်း၏ များပြားလှသော စာကြည့်တိုက်များထဲတွင် NumPy သည် ဖက်ရှင်အပါအဝင် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အပလီကေးရှင်းများစွာရှိသည့် ကိန်းဂဏာန်းဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ရန် အစွမ်းထက်ဆုံးကိရိယာများထဲမှတစ်ခုအဖြစ် ထင်ရှားသည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်း၏ syntax ကို ဆွေးနွေးပြီး ဖက်ရှင်ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာတစ်ခုအတွက် လက်တွေ့ကျသောအဖြေကို ပေးစွမ်းမည့် NumPy Shape လုပ်ဆောင်ချက်ကို စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။ လမ်းတစ်လျှောက်တွင် သက်ဆိုင်ရာ စာကြည့်တိုက်များနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လေ့လာပါမည်။ ဒါဆို စလိုက်ရအောင်။

ဆက်ဖတ်ရန်

ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စာကြည့်တိုက် NumPy ကို အထူးအာရုံစိုက်ပြီး ဤစာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြုသည့် ကော်လံတစ်ခုကို မည်သို့ဖျက်ရမည်ကို Python ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားကို ဆွေးနွေးပါမည်။ Python သည် ဝဘ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် အခြားအရာများအပါအဝင် ရည်ရွယ်ချက်အမျိုးမျိုးအတွက် ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုသည့် စွယ်စုံသုံးပရိုဂရမ်ဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။ Python ၏လူကြိုက်များမှု၏အဓိကအစိတ်အပိုင်းများထဲမှတစ်ခုမှာ coding process ကိုပိုမိုထိရောက်ပြီးကိုင်တွယ်ရလွယ်ကူစေသည်။ NumPy သည် ကြီးမားသော၊ ဘက်ပေါင်းစုံ ကိန်းဂဏာန်းများနှင့် ကိန်းဂဏာန်းအချက်အလက်များ၏ matrices များဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် အဆိုပါစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာခြယ်လှယ်ခြင်းနယ်ပယ်တွင်၊ ဤအရာသည် အလုပ်အသွားအလာများစွာတွင် ဘုံကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်ဖြစ်သောကြောင့်၊ array တစ်ခုမှ ကော်လံများကို မည်ကဲ့သို့ဖျက်ရမည်ကို သိရှိရန် အရေးကြီးပါသည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

Python NumPy သည် စံ Python စာရင်းများ ၏ အစွမ်းထက်ပြီး ထိရောက်မှုရှိသော အခြားရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည့် NumPy အခင်းအကျင်းအရာဝတ္တု ပတ်လည်တွင် တည်ဆောက်ထားသော နာမည်ကြီး စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ NumPy စာကြည့်တိုက်တွင်ရရှိနိုင်သောအသုံးဝင်သောလုပ်ဆောင်ချက်များထဲမှတစ်ခုကိုဆွေးနွေးပါမည်။ အဆက်အစပ် လုပ်ဆောင်ချက်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် arrays များကို contiguous arrays အဖြစ်သို့ပြောင်းလဲခြင်းနှင့် tuples ကဲ့သို့သော data structures များကို ကိုင်တွယ်ခြင်းဆိုင်ရာ သတ်မှတ်ချက်များတွင် array များနှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါတွင် အထူးအကျိုးရှိသည်။ ascontiguousarray function ၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ ပေးထားသော array တစ်ခုကို contiguous block of memory တွင် သိမ်းဆည်းထားကြောင်း သေချာစေရန်ဖြစ်သည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

NumPy သည် array နှင့် matrix ဒေတာတည်ဆောက်ပုံများတွင် ဂဏန်းတွက်ချက်မှုများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုထားသည့် Python ရှိ အားကောင်းသောစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ လုပ်ဆောင်ချက်များစွာထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ပက်ဘစ်များသတ်မှတ်ထားသော ဝင်ရိုးတစ်လျှောက် binary data ကို ထိထိရောက်ရောက် ကုဒ်လုပ်ခွင့်ပြုသည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ဝင်ရိုး 1 တစ်လျှောက် NumPy ၏ packbits လုပ်ဆောင်ချက်အသုံးပြုမှုကို လေ့လာပြီး ၎င်း၏နည်းပညာများနှင့် အသုံးချမှုများကို ဆွေးနွေးပါမည်။ လမ်းတစ်လျှောက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် သက်ဆိုင်ရာ စာကြည့်တိုက်များနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် Python ကိုအသုံးပြုမှုသည် အထူးသဖြင့် data manipulation နှင့် scientific computing နယ်ပယ်တွင် အဆများစွာ ကျယ်ပြန့်လာသည်။ ဤလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အသုံးအများဆုံးစာကြည့်တိုက်များထဲမှတစ်ခုမှာ NumPy ဖြစ်သည်။ NumPy သည် အခြားသင်္ချာလုပ်ဆောင်ချက်များကြားတွင် ကြီးမားသော၊ ဘက်စုံအခင်းအကျင်းများနှင့် မက်ထရစ်များနှင့်အတူ လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုထားသည့် အစွမ်းထက်ပြီး စွယ်စုံရစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ဘုံလုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုမှာ array တစ်ခု၏ နောက်ဆုံးအတိုင်းအတာကို ပြိုကျရန် သို့မဟုတ် လျှော့ချရန် လိုအပ်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ပြဿနာကို နိဒါန်းတစ်ခုမှ စတင်ကာ၊ ဖြေရှင်းချက်နှင့်အတူ၊ နှင့် ကုဒ်၏ အဆင့်ဆင့် ရှင်းပြချက်တို့ကို ဤဆောင်းပါးတွင် အသေးစိတ် လေ့လာပါမည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော ဆက်စပ်အကြောင်းအရာများနှင့် စာကြည့်တိုက်များကို စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

Matrix တွက်ချက်ခြင်းသည် သိပ္ပံ၊ အင်ဂျင်နီယာနှင့် အခြားနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အသုံးများသောနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ မက်ထရစ်များကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော နည်းလမ်းများထဲမှတစ်ခုမှာ ပေးထားသော matrix ၏ ပုံမှန်ပုံစံဖြစ်သော Jordan ကို ရှာဖွေခြင်းဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကိန်းဂဏာန်းတွက်ချက်မှုများအတွက် အားကောင်းသည့်စာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည့် Python နှင့် NumPy ကိုအသုံးပြု၍ Jordan ၏ပုံမှန် matrix ကိုတွက်ချက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အသေးစိပ်လေ့လာပါမည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကုဒ်နှင့် ပတ်သက်သည့် နည်းလမ်းများကို ရှင်းပြကာ အသေးစိတ်၊ အဆင့်ဆင့်သော နည်းလမ်းဖြင့် ဖြေရှင်းသွားပါမည်။ ထို့အပြင် အလားတူပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သော ဆက်စပ်စာကြည့်တိုက်များနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဆွေးနွေးပါမည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

ယနေ့ခေတ် ဒေတာ ခြယ်လှယ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဆိုင်ရာ ကမ္ဘာတွင် ပေါ်ပေါက်လာသော ဘုံပြဿနာတစ်ခုမှာ တွင်ကျယ်စွာ လူကြိုက်များသော Python စာကြည့်တိုက် NumPy ကို အသုံးပြု၍ ထပ်ခါတလဲလဲ မဟုတ်သော ကျပန်းထည့်သွင်းမှုများကို ထုတ်ပေးခြင်းဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးသည် ဤပြဿနာအတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ဖြေရှင်းချက်ပေးရန် ရည်ရွယ်ထားပြီး၊ ကုဒ်၏အတွင်းပိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများကို နက်ရှိုင်းစွာ စူးစမ်းလေ့လာကာ သက်ဆိုင်ရာစာကြည့်တိုက်များနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို စူးစမ်းရှာဖွေရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။

NumPy သည် ကြီးမားသော ဘက်ပေါင်းစုံ အခင်းအကျင်းများနှင့် မက်ထရစ်များပေါ်တွင် အမျိုးမျိုးသော သင်္ချာနှင့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည့် အစွမ်းထက်သော စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်း၏ အရေးကြီးသောကဏ္ဍများထဲမှတစ်ခုမှာ NumPy ၏ကျပန်း module ကို အသုံးပြု၍ အောင်မြင်နိုင်သည့် ကျပန်းနံပါတ်များကို ဖန်တီးခြင်းဖြစ်သည်။ အချို့သောကိစ္စများတွင်၊ ဤကျပန်းထည့်သွင်းမှုများသည် ထူးခြားပြီး ထပ်တလဲလဲမဖြစ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ လိုအပ်နိုင်ပါသည်။ NumPy ကို အသုံးပြု၍ ၎င်းကို အောင်မြင်အောင် ပြုလုပ်နည်းကို အဆင့်ဆင့် လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။

ဆက်ဖတ်ရန်

numpy နှင့် အော်ပရေတာ Python ပရိုဂရမ်းမင်း၏ ကမ္ဘာပေါ်တွင် အရေးကြီးဆုံး စာကြည့်တိုက် နှစ်ခုသည် အထူးသဖြင့် ဒေတာ ခြယ်လှယ်ခြင်းနှင့် သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်မှုများ၏ နယ်ပယ်အတွင်း ဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤစာကြည့်တိုက်နှစ်ခု၏ စွမ်းအားကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပြီး ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကို ရိုးရှင်းပြီး ထိရောက်သောနည်းလမ်းဖြင့် ဖြေရှင်းရာတွင် ၎င်းတို့၏အသုံးချမှုများကို ဆွေးနွေးပါမည်။ ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် NumPy နှင့် အော်ပရေတာအား နိဒါန်းပျိုးခြင်းဖြင့် စတင်မည်ဖြစ်ပြီး၊ ထို့နောက် အဆိုပါစာကြည့်တိုက်များကို အသုံးပြုသည့် သီးခြားပြဿနာတစ်ခုအတွက် အဆင့်ဆင့်ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြင့် စတင်ပါမည်။ ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Python ရှိ array များနှင့် သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် လုပ်ဆောင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏စွမ်းရည်များကို ပိုမိုမြှင့်တင်ပေးမည့် ဆက်စပ်လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် နည်းပညာများကို ရှာဖွေပါမည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

နိဒါန္း

Python သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ဝဘ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအပါအဝင် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် စွယ်စုံရနှင့် အသုံးများသော ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။ Python တွင် အကြီးစားဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ numpy. NumPy သည် ကျွန်ုပ်တို့အား ရှုပ်ထွေးသော သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို လွယ်ကူစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည့် အစွမ်းထက် N-dimensional array အရာဝတ္ထုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အရေးပါသော လုပ်ဆောင်မှုများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ခွဲခြမ်းလုပ်ဆောင်ချက်နောက်ထပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အချက်အလက်များကို အပိုင်းငယ်များခွဲရန် အသုံးပြုသည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လက်တွေ့ကျသောဖြေရှင်းချက်၊ အဆင့်ဆင့်ရှင်းလင်းချက်နှင့် ဆက်စပ်စာကြည့်တိုက်များနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဆွေးနွေးခြင်းဖြင့် NumPy ၏ခွဲထွက်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်၏ အထားအသိုနှင့်အသုံးပြုမှုကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။

ဆက်ဖတ်ရန်