एक NumPy खाली सरणी क्या है?
प्रविष्टियों को प्रारंभ किए बिना, Python NumPy खाली () सरणी फ़ंक्शन का उपयोग निर्दिष्ट आकृतियों और प्रकारों की एक नई सरणी बनाने के लिए किया जा सकता है। यह फ़ंक्शन तीन इनपुट स्वीकार करता है और इन मापदंडों को देकर, हम विशेष डेटा प्रकार और ऑर्डर निर्दिष्ट कर सकते हैं। इस पोस्ट में, हम numpy.empty (वाक्यविन्यास) और उपयोग के माध्यम से जाएंगे, जो निर्दिष्ट आकार, क्रम और डेटाटाइप के साथ अनियमित डेटा की एक सरणी देता है। ऑब्जेक्ट सरणियाँ किसी के मान के साथ शुरू नहीं होंगी।
NumPy खाली ऐरे का सिंटैक्स
इस फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए पूर्ण सिंटैक्स निम्नलिखित है:
निम्नलिखित पैरामीटर वाक्य रचना में पाए जाते हैं। इनमें से प्रत्येक पैरामीटर का एक कार्य होता है।
| मापदण्ड नाम | विवरण |
| आकार | यह खाली सरणी के आकार का वर्णन करता है। यह एक व्यक्तिगत पूर्णांक मान या एक टपल हो सकता है। |
| डीटाइप | सरणी आइटम के लिए डेटाटाइप इस वैकल्पिक पैरामीटर द्वारा निर्धारित किया जाता है। यह डिफ़ॉल्ट रूप से numpy.float64 है। |
| गण | बहुआयामी डेटा संग्रहण विधि इस वैकल्पिक पैरामीटर द्वारा निर्दिष्ट की जाती है। इसमें 'सी' और 'एफ' विकल्प हैं। |
| पसंद करना | यह एक पसंद-आधारित पैरामीटर है। यह एक संदर्भ वस्तु है जो उन सरणियों के निर्माण को सक्षम करती है जो NumPy-संगत नहीं हैं। |
निर्दिष्ट फॉर्म, ऑर्डर और डेटाटाइप के साथ अप्रारंभीकृत डेटा की एक सरणी का ndarray numpy.empty() विधि द्वारा वापस किया जाता है।
इसके बाद, हम आपको उक्त विषय को विस्तार से बताते हुए कुछ उदाहरण कार्यक्रम प्रदान करेंगे।
उदाहरण 1:
आइए एक उदाहरण देखें कि कैसे एक NumPy खाली सरणी लागू की जाती है। NumPy खाली सरणी की जाँच के लिए दो विधियाँ हैं। NumPy शून्य के सरणी फ़ंक्शन का उपयोग पहले में किया जाता है और खाली सरणी फ़ंक्शन का उपयोग दूसरे में किया जाता है। हम इस उदाहरण में NumPy खाली सरणी फ़ंक्शन के उपयोग पर चर्चा करेंगे।
एक सरणी खाली विधि को लागू करने के लिए कोड नीचे दिखाया गया है। हालांकि, एक खाली फ़ंक्शन होने की गारंटी नहीं है कि सरणी मान 0 होगा। सरल NumPy खाली सरणी दिए गए कोड में लागू की गई है। यह हमेशा प्रदान किए गए आकार और डेटा प्रकार के साथ अनियमित आइटम देता है। कोड का स्क्रीनशॉट यहां दिखाया गया है।
आयात Numpynew_arr = सुन्न खाली ( 4 )
प्रिंट ( new_arr )
कोड चलाने पर, आप नीचे आउटपुट देख सकते हैं।
numpy.array() विधि का उपयोग केवल एक खाली सूची पास करके एक खाली सरणी बनाने के लिए किया जा सकता है।
आयात Numpyनई सूची = [ ]
new_arr = सुन्न सरणी ( नई सूची )
प्रिंट ( new_arr )
नीचे वह परिणाम है जिसमें आप एक खाली सरणी देख सकते हैं।
आइए दूसरे दृष्टिकोण पर चर्चा करें, जो कि सुन्न शून्य का सरणी कार्य है।
उदाहरण 2:
यहां हमने एक सुन्न शून्य सरणी फ़ंक्शन लागू किया है। Numpy.zeros() विधि में भी वही पैरामीटर मौजूद हैं। ये क्रम, आकार और प्रकार हैं।
कोड छवि में, सरणी आकार दिया गया है जो [3,3] है। इसका अर्थ है 3 पंक्तियाँ और 3 स्तंभ। डेटाटाइप int है।
आयात Numpyarr_one = सुन्न शून्य ( [ 3 , 3 ] , डीटाइप = 'इंट' )
प्रिंट ( arr_one )
यहां, आप 3 पंक्तियों और 3 स्तंभों की एक सरणी देख सकते हैं।
उदाहरण 3:
यहां, numpy.empty फ़ंक्शन के 'dtype' फ्लोट तर्क का उपयोग किया जाता है। आप कोड में देख सकते हैं कि हमने खाली सरणी के आकार और डेटा प्रकार को परिभाषित किया है, जिसका अर्थ है कि हम दोनों को उदाहरण में घोषित कर सकते हैं। यहां, आप देख सकते हैं कि फ्लोट वैल्यू से युक्त 3 पंक्तियों और 3 स्तंभों की सरणी उत्पन्न होने वाली है।
आयात Numpyएक = सुन्न खाली ( [ 3 , 3 ] , डीटाइप = पानी पर तैरना )
प्रिंट ( एक )
उपरोक्त घोषणा के परिणाम को समझने के लिए निम्न छवि का प्रयोग करें।
उदाहरण 4:
इस उदाहरण में, हम 'सी' फ़ंक्शन के ऑर्डर पैरामीटर का उपयोग करेंगे, जो सी शैली में पंक्ति-प्रमुख रूप के लिए है। Numpy फ़ंक्शन आयात और उपयोग किए जाते हैं। एक खाली सुपीरियर फ़ंक्शन के साथ, हमने वेरिएबल 'arr2' घोषित किया। इस मामले में, हमने फ़ंक्शन आकार, डेटा प्रकार और क्रम पारित किया। अंत में, हम वेरिएबल के मान को प्रिंट करने का प्रयास करते हैं।
आयात Numpyarr2 = सुन्न खाली ( [ 4 , 4 ] , डीटाइप = पानी पर तैरना , गण = 'सी' )
प्रिंट ( arr2 )
इस मामले में समारोह को आदेश दिया गया था। उपरोक्त कोड के परिणाम को प्रदर्शित करने के लिए नीचे दिए गए स्क्रीनशॉट का उपयोग करें।
उदाहरण 5:
इस उदाहरण में, हमने केवल सरणी के क्रम को बदल दिया है जो इस मामले में 'F' है। शेष कोड ऊपर के समान है। उपरोक्त कोड के परिणाम को दर्शाने के लिए निम्न छवि का उपयोग करें:
आयात Numpyarr2 = सुन्न खाली ( [ 4 , 4 ] , डीटाइप = पानी पर तैरना , गण = 'एफ' )
प्रिंट ( arr2 )
यहाँ परिणाम है:
उदाहरण 6:
इस उदाहरण में, एक खाली एक-आयामी सरणी बनाई गई है। केवल इस मामले में, हम एकल पैरामीटर आकार का उपयोग करते हैं। उपरोक्त कोड के परिणाम को स्पष्ट करने के लिए संलग्न कोड छवि का उपयोग करें।
आयात Numpyoneed_arr = सुन्न खाली ( आकार = दो )
प्रिंट ( oneed_arr )
परिणाम यहां संलग्न है:
वही उदाहरण बिना किसी पैरामीटर के चलाया जा सकता है। तथ्य यह है कि परिणाम खाली है, भले ही हम केवल आकार के आकार (जो इस मामले में 4 है) को एक पैरामीटर के रूप में पास करते हैं, यह दर्शाता है कि पायथन हमें इसे पूरा करने की अनुमति देता है। आपकी बेहतर समझ के लिए कोड छवि यहां संलग्न है।
आयात Numpyoneed_arr = सुन्न खाली ( 4 )
प्रिंट ( oneed_arr )
यहां आप आउटपुट देख सकते हैं:
उदाहरण 7:
यह उदाहरण दो-आयामी खाली सुन्न सरणी के बारे में है। Numpy फ़ंक्शन आयात और उपयोग किए जाते हैं। एक खाली खस्ता फ़ंक्शन के साथ, हमने चर 'twod_arr' घोषित किया और हमने फ़ंक्शन आकार और डेटा प्रकार पारित किया। अंत में, हम वेरिएबल के मान को प्रिंट करने का प्रयास करते हैं।
आयात Numpyदो दिन = सुन्न खाली ( आकार = [ 3 , 4 ] , डीटाइप = पूर्णांक )
प्रिंट ( दो दिन )
यहां आप देख सकते हैं कि 3 पंक्तियाँ और 4 कॉलम सरणी प्रदर्शित होती है।
निष्कर्ष
आपने उपरोक्त लेख से खस्ता खाली सरणियों के लिए मौलिक वाक्य रचना सीखी है। इसके अतिरिक्त, हमने पाया कि शून्य के फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें और अन्य उदाहरण खाली सरणियों को पायथन में लागू करने के लिए। इस पोस्ट ने हमें दिखाया है कि पायथन में खाली खाली सरणियों के साथ कैसे काम किया जाए।