NumPy में Arrays बनाना

NumPy का उपयोग मुख्य रूप से arrays के साथ काम करने के लिए किया जाता है। NumPy में array का object जिसे हम ndarray कहते हैं, वह बहुपरक है और इसे हम आसानी से array() फ़ंक्शन का उपयोग करके बना सकते हैं।

NumPy ndarray Object बनाना

हम एक NumPy ndarray object बना सकते हैं, जो किसी भी list, tuple या array-like object को array() मेथड में पास करके इसे ndarray में बदल सकते हैं।

Example:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(arr)

print(type(arr))
    

type() एक बिल्ट-इन Python फ़ंक्शन है जो हमें ऑब्जेक्ट का प्रकार बताता है। इस उदाहरण में arr की प्रकार numpy.ndarray

Tuple से NumPy Array बनाना

हम एक tuple को NumPy array में बदल सकते हैं। इस उदाहरण में हम एक tuple का उपयोग करके एक NumPy array बनाएंगे।

Example:

import numpy as np

arr = np.array((1, 2, 3, 4, 5))

print(arr)
    

Arrays में Dimensions

Dimensions arrays के स्तर (depth) को दर्शाते हैं। एक nested array एक array है जिसमें अन्य arrays होते हैं।

0-D Arrays (Scalars)

0-D arrays या Scalars वह तत्व होते हैं जो array में होते हैं। प्रत्येक मान एक 0-D array होता है।

Example:

import numpy as np

arr = np.array(42)

print(arr)
    

1-D Arrays

1-D array वह array होता है जिसमें 0-D arrays होते हैं। ये सबसे सामान्य और बेसिक arrays होते हैं।

Example:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(arr)
    

2-D Arrays

2-D arrays वे arrays होते हैं जिनमें 1-D arrays होते हैं। इनका उपयोग अक्सर matrix या 2nd order tensors को दर्शाने के लिए किया जाता है।

Example:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(arr)
    

3-D Arrays

3-D arrays वे arrays होते हैं जिनमें 2-D arrays (matrices) होते हैं। इन्हें अक्सर 3rd order tensors को दर्शाने के लिए उपयोग किया जाता है।

Example:

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])

print(arr)
    

Dimensions की जांच करना

NumPy arrays में ndim एट्रिब्यूट होता है, जो हमें array के कितने dimensions हैं, यह बताता है।

Example:

import numpy as np

a = np.array(42)
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])

print(a.ndim)
print(b.ndim)
print(c.ndim)
print(d.ndim)