डेटा का सारांश

NumPy परिचय

Izzy Weber

Core Curriculum Manager, DataCamp

एग्रीगेशन मेथड्स

.sum()
.min()
.max()
.mean()
.cumsum()

हमारा डेटा

security_breaches

array([[0, 5, 1],
       [0, 2, 0],
       [1, 1, 2],
       [2, 2, 1],
       [0, 0, 0]])

security_breaches array का ग्राफिक, जहाँ पंक्तियाँ वर्षों और कॉलम क्लाइंट्स दर्शाते हैं

डेटा का योग

security_breaches array का ग्राफिक, जहाँ पंक्तियाँ वर्षों और कॉलम क्लाइंट्स दर्शाते हैं

security_breaches.sum()

पंक्तियों का एग्रीगेशन

एक ग्राफिक जिसमें हर कॉलम हाईलाइट है और नीचे sum के चिन्ह हैं, दर्शाता है कि कॉलम-वार योग हो रहा है

security_breaches.sum(axis=0)

array([ 3, 10,  4])

कॉलम्स का एग्रीगेशन

एक ग्राफिक जिसमें हर पंक्ति हाईलाइट है और दाएँ sum के चिन्ह हैं, दर्शाता है कि पंक्ति-वार योग हो रहा है

security_breaches.sum(axis=1)

array([6, 2, 4, 5, 0])

axis आर्गुमेंट समझना

एक ग्राफिक जो एक array और उसे एक सिंगल कॉलम में समेटने को दिखाता है, जहाँ हर पंक्ति के सभी तत्वों का योग है

न्यूनतम और अधिकतम मान

security_breaches array का ग्राफिक, जहाँ पंक्तियाँ वर्षों और कॉलम क्लाइंट्स दर्शाते हैं

security_breaches.min()

security_breaches.max()

security_breaches.min(axis=1)

array([0, 0, 1, 1, 0])

मीन निकालना

security_breaches array का ग्राफिक, जहाँ पंक्तियाँ वर्षों और कॉलम क्लाइंट्स दर्शाते हैं

security_breaches.mean()

1.1333333333333333

security_breaches.mean(axis=1)

array([2., 0.6667, 1.3333, 1.6667, 0.])

keepdims आर्गुमेंट

security_breaches.sum(axis=1)

array([6, 2, 4, 5, 0])

security_breaches.sum(axis=1, keepdims=True)

array([[6],
       [2],
       [4],
       [5],
       [0]])

क्यूमलेटिव सम्स

security_breaches array का ग्राफिक, जहाँ पंक्तियाँ वर्षों और कॉलम क्लाइंट्स दर्शाते हैं

security_breaches.cumsum(axis=0)

array([[ 0,  5,  1],
       [ 0,  7,  1],
       [ 1,  8,  3],
       [ 3, 10,  4],
       [ 3, 10,  4]])

सारांश मानों का ग्राफ

cum_sums_by_client = security_breaches.cumsum(axis=0)
plt.plot(np.arange(1, 6), cum_sums_by_client[:, 0], label="Client 1")
plt.plot(np.arange(1, 6), cum_sums_by_client.mean(axis=1), label="Average")
plt.legend()
plt.show()

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