वेक्टराइज़्ड ऑपरेशंस

NumPy परिचय

Izzy Weber

Core Curriculum Manager, DataCamp

C से थोड़ी मदद

 

NumPy और C के लोगो हाथ मिलाते हुए का ग्राफिक

NumPy परिचय

वेक्टराइज़्ड ऑपरेशंस

 

np.arange(1000000).sum()
499999500000
NumPy परिचय

Python से गति की तुलना

एक ग्राफिक जिसमें किसी array के सभी एलिमेंट में तीन जोड़ा जा रहा है

array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
for row in range(array.shape[0]):
    for column in range(array.shape[1]):
        array[row][column] += 3
array([[4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
NumPy परिचय

NumPy सिंटैक्स

array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
array + 3
array([[4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
NumPy परिचय

स्केलर से गुणा करना

array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
array * 3
array([[ 3,  6,  9],
       [12, 15, 18]])
NumPy परिचय

दो arrays को जोड़ना

array_a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
array_b = np.array([[0, 1, 0], [1, 0, 1]])
array_a + array_b
array([[1, 3, 3],
       [5, 5, 7]])
NumPy परिचय

दो arrays का गुणन

array_a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
array_b = np.array([[0, 1, 0], [1, 0, 1]])
array_a * array_b
array([[0, 2, 0],
       [4, 0, 6]])
NumPy परिचय

सिर्फ़ गणित के लिए नहीं

array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
array > 2
array([[False, False, True],
       [True,  True,  True]])
NumPy परिचय

Python कोड को वेक्टराइज़ करें!

array = np.array(["NumPy", "is", "awesome"])
len(array) > 2
True

 

vectorized_len = np.vectorize(len)
vectorized_len(array) > 2
array([ True, False,  True])
NumPy परिचय

अभ्यास करते हैं!

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