Numpy, पायथन का एक पॉप्युलर अरे प्रोसेसिंग पैकेज है। यह विभिन्न डायमेन्शनल अरे ऑब्जेक्ट्स के साथ-साथ मैट्रिक्स को भी बेहतरी से सपोर्ट करता है। Numpy सिर्फ अरेज प्रदान करने तक ही सीमित नहीं है, बल्कि यह इन अरेज को मैनेज करने के लिए कई प्रकार के टूल्स भी प्रदान करता है। यह मैट्रिक्स तथा अरेज के लिए वास्तव में तेज, कुशल और बेहतर है।
>> a[(0,1,2,3,4), (1,2,3,4,5)] array([1, 12, 23, 34, 45])
>>> a[3:, [0,2,5]]
array([[30, 32, 35],
[40, 42, 45],
[50, 52, 5511)
>>> mask = np.array([1,0,1,0,0,1], dtype=bool) >>> a[mask, 2]
array([2, 22, 52])
Numpy के गुण
Numpy के अरेज, डेटा पर बड़ी मात्रा में मॉडर्न मैथेमेटिकल इम्लिमेन्टेशन्स प्रदान करते हैं। Numpy इन प्रोजक्ट्स के एक्जिक्युशन को बेहद आसान और परेशानी मुक्त बनाता है।
Numpy जनरल अरे ऑब्जेक्ट्स के साथ मास्क्ड अरेज प्रदान करता है। यह लॉजिकल शेप्स में मैनिप्युलेशन, डिस्क्रिट कुरियर ट्रांसफॉर्म, जनरल लिनियर एल्जेब्रा आदि जैसी फंक्श्नालिटीज के साथ आता है।
जब आप किसी भी N-डायमेन्शनल अरे का शेप चेन्ज करते हैं, तो Numpy उसके लिए नए अरेज क्रिएट कर देता है और पुराने अरेज डिलिट कर देता है।
यह पायथन पैकेज इन्टिग्रेशन के लिए उपयोगी टूल्स प्रदान करता है। आप Numpy को C, C++ और फोरट्रेन कोड जैसी प्रोग्रामिंग लैंग्वेज के साथ इन्टिग्रेट कर सकते हैं।
• Numpy ऐसी फंक्श्नालिटीज प्रदान करता है, जो MATLAB से तुलनीय है। ये दोनों युजर्स को ऑपरेशन्स के साथ तेज होने की अनुमति प्रदान करता है।
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