ဖြေရှင်းထားသည်- Python NumPy ascontiguousarray Function နမူနာ Tuple ကို array တစ်ခုသို့

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။

စစချင်းမှာ လက်ထဲက ပြဿနာကို ဆန်းစစ်ကြည့်ရအောင်။ သင့်တွင် ကိန်းဂဏာန်းဒေတာများပါရှိသော tuple တစ်ခုရှိသည်ဆိုပါစို့၊ ဤ tuple ကို ဆက်တိုက် NumPy ခင်းကျင်းတစ်ခုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲလိုသည်ဆိုပါစို့။ ဒါက ဘယ်မှာလဲ။ အဆက်အစပ် function က အဆင်ပြေလာပါလိမ့်မယ်။

import numpy as np

# Sample tuple
data = (1, 2, 3, 4, 5)

# Using ascontiguousarray to convert tuple to a contiguous array
contiguous_array = np.ascontiguousarray(data)

print(contiguous_array)

အထက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်အတိုအထွာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် NumPy စာကြည့်တိုက်ကို npအဖြစ် ဦးစွာတင်သွင်းပါသည်။ ၎င်းကိုပြီးနောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် 1 မှ 5 ဂဏန်းများပါရှိသော 'ဒေတာ' အမည်ရှိ tuple တစ်ခုကို ဖန်တီးသည်။ ထို့နောက် ၎င်းကိုအသုံးပြုသည်။ အဆက်အစပ် 'ဒေတာ' ကို 'contiguous_array' ဟုခေါ်သော ဆက်နွှယ်နေသော ခင်းကျင်းတစ်ခုသို့ ပြောင်းရန် လုပ်ဆောင်ချက်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆက်စပ်နေသော ခင်းကျင်းအသစ်ကို ပြသသင့်သည့် ရလဒ်ကို ပရင့်ထုတ်ပါ။

အဆက်အစပ်ရှိစေသော Function ကိုနားလည်ခြင်း။

အဆိုပါ အဆက်အစပ် array တစ်ခုသည် contiguous memory layout တွင် ရှိနေကြောင်း သေချာစေရန် NumPy ရှိ function သည် အကျိုးရှိသည်။ စနစ်၏ပရိုဆက်ဆာသည် ဒေတာကိုပိုမိုမြန်ဆန်စွာဝင်ရောက်နိုင်စေသောကြောင့် ဆက်စပ်နေသောမမ်မိုရီအပြင်အဆင်သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော cache အသုံးချမှုကိုလုပ်ဆောင်နိုင်သောကြောင့် array လည်ပတ်ဆောင်ရွက်မှုများ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုတိုးတက်စေရန်ကူညီပေးသောကြောင့်၎င်းသည်အရေးကြီးပါသည်။

၏အခြေခံအထားအသို အဆက်အစပ် function သည်အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်

numpy.ascontiguousarray(a, dtype=None)

လုပ်ဆောင်ချက်သည် အကြောင်းပြချက်နှစ်ခုကို လက်ခံသည်- ပထမတစ်ခု ('a') သည် ဆက်နွှယ်နေသော array တစ်ခုအဖြစ် ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်သော input array ဖြစ်ပြီး၊ ဒုတိယ argument ('dtype') သည် output ၏ အလိုရှိသော data အမျိုးအစားကို သတ်မှတ်ပေးသည့် optional parameter တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဇွတ်။

Multi-dimensional Arrays နှင့်အလုပ်လုပ်ခြင်း။

အဆိုပါ အဆက်အစပ် function သည် multi-dimensional array များနှင့်လည်း ချောမွေ့စွာ အလုပ်လုပ်နိုင်သည်။ အမှန်မှာ၊ ၎င်းသည် ထိရောက်သောမှတ်ဉာဏ်စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် array ဒြပ်စင်များသို့ပိုမိုမြန်ဆန်စွာဝင်ရောက်နိုင်ရန်သေချာစေသောကြောင့် ပိုမိုမြင့်မားသောအတိုင်းအတာ arrays များနှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါ အထူးတန်ဖိုးရှိပါသည်။

ဒါကတော့ အသုံးပြုနည်း ဥပမာတစ်ခုပါ။ အဆက်အစပ် ဘက်ပေါင်းစုံစာရင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်-

import numpy as np

# Multi-dimensional list
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# Using ascontiguousarray to convert the list to a contiguous array
contiguous_array = np.ascontiguousarray(data)

print(contiguous_array)

ဤဥပမာတွင်၊ ထည့်သွင်းဒေတာသည် nested စာရင်းများပါရှိသော ဘက်ပေါင်းစုံမှစာရင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ယခင်ကိစ္စနှင့်ဆင်တူသည်။ အဆက်အစပ် ရလဒ်ကိုပြသရန် ဤဒေတာကို တစ်ဆက်တည်း NumPy အခင်းအကျင်းအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုပါသည်။

နိဂုံးချုပ်မှာ အဆက်အစပ် NumPy စာကြည့်တိုက်ရှိ လုပ်ဆောင်ချက်သည် tuple နှင့် multi-dimensional array converts များကို contiguous arrays သို့ ကိုင်တွယ်ရန်အတွက် အဖိုးတန်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ Memory-efficient storage နှင့် data access ကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ အသုံးချနိုင်မှုသည် ၎င်းသည် ကိန်းဂဏာန်းအချက်အလက်များနှင့် လုပ်ဆောင်နေသော Python ပရိုဂရမ်မာများအတွက် မရှိမဖြစ်လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။