Dunida barnaamijyada, Python waxay noqotay luuqad caan ah oo loo yaqaan fududaynta isticmaalka, akhrin kara, iyo dabacsanaanta. Maktabado badan oo ka mid ah, NumPy waxay u taagan tahay mid ka mid ah qalabka ugu awoodda badan ee maaraynta xogta tirooyinka, kaas oo leh codsiyo badan oo dhinacyo kala duwan ah, oo ay ku jiraan moodada. Maqaalkan, waxaan u daadagi doonaa shaqada NumPy Shape, ka wadahadleynteeda syntax iyo bixinta xal wax ku ool ah dhibaatada ku lug leh falanqaynta isbeddellada moodada. Jidka dhexdiisa, waxaanu sidoo kale sahamin doonaa maktabadaha iyo shaqooyinka la xidhiidha. Markaa, aan bilowno!
Shaqada NumPy Shape waa qalab lagama maarmaan u ah falanqaynta qaab dhismeedka array. Si kale haddii loo dhigo, waxay noo ogolaanaysaa inaan helno cabbirka diyaarinta oo aan u maareyno si hufan. Si aan u isticmaalno shaqadan, waxaan marka hore u baahanahay inaan u soo dejino maktabadda NumPy sida soo socota:
import numpy as np
Ka dib markii aan soo dejinay maktabadda, aan ka fiirsanno dhibaato la taaban karo: falanqaynta xogta isbeddellada moodada taariikhiga ah si aan u fahamno qaabab iyo muuqaalo kala duwan oo soo baxay muddo ka dib. Ka soo qaad in aanu hayno xog-ururin ay ku jiraan macluumaad ku saabsan alaabta dharka ee kala duwan, midabkooda, iyo sanadka ay ahaayeen kuwo casri ah.
Fahamka Shaqada Qaabka NumPy
Shaqada qaabka ee NumPy waa hawl ku dhex jirta oo soo celisa cabbirada hannaan la bixiyay. Si aad u gasho hawshan, si fudud u wac adigoo isticmaalaya qaab sifada shayga diyaarsan, sida:
array_shape = array_name.shape
Tusaale ahaan, aan ka soo qaadno in aanu hayno soo diyaarsanaanta soo socota oo ay ku jiraan xogtayada moodada:
fashion_data = np.array([[2000, "red", "skirt"],
[2001, "blue", "jeans"],
[2002, "green", "jacket"]])
fashion_data_shape = fashion_data.shape
print(fashion_data_shape) # Output: (3, 3)
Tusaalahan, qaabka qaabku wuxuu soo celinayaa tuple (3, 3), taasoo muujinaysa in xogtayadu ay leedahay saddex saf iyo saddex tiir.
Sahaminta isbeddellada moodada ee NumPy
Iyadoo faham cad oo ku saabsan qaabka qaabka, waxaan hadda ka wada hadli karnaa sida loogu dabaqi karo macnaha falanqaynta isbeddellada moodada. Ka soo qaad inaan rabno inaan ku falanqeyno midabada ugu caansan iyo alaabta dharka sanad walba ee xogtayada. Si aan sidaas u samayno, waxaanu isticmaali doonaa qaabka qaabaynta si aanu ugu cel-celino habaynta iyo helitaanka macluumaadka khuseeya.
Marka hore, waxaan ku helnaa tirada safafka (sanadaha) ee xogtayada:
num_years = fashion_data_shape[0]
Marka xigta, waxaan dhex mari karnaa safafka oo aan soo saarno midabka dharka iyo shayga sannad kasta:
for i in range(num_years):
trend_year = fashion_data[i, 0]
trend_color = fashion_data[i, 1]
trend_item = fashion_data[i, 2]
print(f"In {trend_year}, {trend_color} {trend_item} were fashionable.")
Qoddobka koodkan ayaa soo saari doona wax sidan oo kale ah:
““
Sannadkii 2000, goonnada casaanka ah waxay ahaayeen moodada.
Sannadkii 2001, jeansiinta buluuga ah waxay ahaayeen moodada.
2002, jaakada cagaaran waxay ahaayeen moodada.
““
Isticmaalka qaabka NumPy, waxaan awoodnay inaan ka helno macluumaadka khuseeya xogtayada oo aan soo bandhigno qaababka, muuqaalka, iyo isbeddellada kala duwan sannadihii la soo dhaafay.
Qodobada Muhiimka ah
Maqaalkan, waxaan ku baadhnay Qaabka NumPy iyo eray-bixinteeda, iyada oo la quustay tusaale wax ku ool ah oo lafo-gurka isbeddellada moodada xogta. Waxaan soo bandhignay adeegsiga qaabka qaabeynta si aan u galno walxo kala duwan oo ku dhex jira xog-ururin, taasoo awood noo siisay inaan si hufan u falanqeyno oo aan u soo bandhigno qaabab iyo isbeddello kala duwan waqti ka dib. Gebogebadii, shaqada qaabku waa qalab awood leh oo lagu shaqeynayo xogta tirooyinka, oo leh codsiyo badan oo dhinacyo kala duwan ah, oo ay ku jiraan fashion iyo style falanqaynta.
