प्रतिस अपकोर्ट इस विडियो में मैंने आप लोग को नमपाई के फंक्शन के बारे में बताया था, हम लोगों ने स्लाइसिंग देखी थी और हम लोगों ने और चीज़ें देखी थी जो हम नमपाई से कर सकते हैं, हम लोगों ने तरह तरह के फंक्शन बनाये थे नमपा तो गाइस अपने time को बचाते हुए right click करूँगा मैं नीचे यहाँ पर विंडोस पॉज़ एल एडमिन खोलूंगा उसके बाद जो है मैं यहाँ पर निकूंगा जूप आइटर नोटबुक और जैसे मैं जूप आइटर नोटबुक लिखूंगा यह जो जूप आइटर नो� और यहाँ पर मैं क्या करूंगा सीडी टेल दिखूंगा उससे मेरी डिरेक्टरी चेंज हो जाएगी आप लोग देखिए पहले सी विंडोज सिस्टम 32 थी अब सी विंडोज हैरेस हो गई है अब मैं यहाँ पर जुपाइटर नोटबुक लिखूंगा मैं एरो की से कमांड स् पंग्स अब यहां पर मैं काम करते हैं इसको मोर अनुभव पंग्स देता हूं और आप नंपा पंग्स रिनेम कर देता हूं अब यहां पर क्या है सबसे पहले मैं लिखूंगा इंपोर्ट नंपाई एस एंड पीस क्या होगा मेरा नंपाई इंपोर्ट हो जाएगा यहां पर मैं एक नंपाई बना लेता हूं तो मैं लिखता हूं यहां पर यार वन इजी कोल टू और मैं लिखूंगा यहां पर पीड़ अरे ए और इसके बाद मैं क्या करूंगा यहां पर नमपाई एरे का वो लिख दूंगा जो कि मैं इसको लिस्ट दे दूंगा यानि की अंदर आर्ग्यूमेंट में और मैं यहां पर लिख दूंगा 1, 2, 3 और इसके बाद जो है मैं इसको टू डामेशन एरे बनाता हूँ तो मैं काम क नमपाई के किसी भी array में 2 axis defined होती है, एक होती है axis 0, एक होती है axis 1, अगर मैं axis 0 की बात करूँ, तो वो होता है हमारा column wise, तो जैसे मान लीजिए मैं यहाँ पर कोई भी function नन करूँ नमपाई पर और उसको axis argument दू, जैसे ही हमारा एक a.sum है, array 1.sum, तो ar1. मैं यहाँ पर sum देत और इसके बाद shift enter दबाओ, तो आप देखिए 6, 15 आ गया, इसका मतलब क्या हुआ, इसने row wise जो है, इसको sum कर दिया, इस row को sum कर दिया, और इस row को sum कर दिया, तो 3, 3, 6, और 6, 5, 11, 4, 15, तो 6 और 15 जो है, इसने मुझे output दिती है, अगर इसी को मैं axis as equal to 0 कर दूँगा, तो आप लेंथ में इसको सम कर दिया देखिए 1, 4 को सम किया इसने पहले फिर उसके बाद 2, 5 को किया फिर 3, 6 को किया तो axis is equal to 0 होता है column wise जो column में होती है values उनके साथ काम होता है और axis is equal to 1 में जो rows में value होती है उनके साथ काम होता है तो मैं आशा करता हूं आपको एक्सेस समझ में आ गया होगा हम लोग जो बहुत सारा नमपाई का कोड यूज करते हैं अगर कोई भी आप नमपाई की लाइबरेटी यूज कर रहे हैं कोई भी फंक्शन आप लोग इसके आधे सम का एग्जाम्पल लेकर क्योंकि मेरे इसाप से जो सम फंक्शन है वह सबसे आसान फंक्शन है यह चीज एडिट यार वन मनाएंगे तो मैं इसको एक कर लेता हूं थोड़ी सिंपलिसिटी के लिए और मैं क्या करता हूं सारे के सारे सेल्स को फिर से एक्जिक्यूट करता हूं और इन जगह एक्जिक्यूट हो गए 123 यहां पर नंबर देखिए आप लोग आ गया है अब बहुत ज्यादा लेजिए हूं एम सॉरी अब मैं 123 की जगह यहां पर क्या करता हूं 789 लिखा 789 और यहां पर 456 की जगह इस cell को execute करूँगा, इस cell को execute करने के बाद, मैं क्या करूँगा, अगले वाले cell में, a. इसके बाद dot a dot dot b लिखूंगा इसलिए क्या होगा कि उप्स मुझे dot product मिलना चाहिए था लेकिन मुझे dot product नहीं मिला dot product मुझे क्यों नहीं मिला इसका reason मैं आपलोगों को बता दूं जब भी हम किसी दो matrix का dot product निकालते हैं तब वो जो है उनकी dimension जो है अगर मैं 2 x 3 को 3 x 3 से करूँगा तो वो dot product उसका आ जाएगा लेकिन अगर मैं 2 x 3 को 2 x 3 के साथ करूँगा तब उसको जो है problem आ जाएगी a का dot करूँगा b का dot इस ट्रांसपोस के साथ अब नमपाई में हम लोग ट्रा तो उसके लिए मैं मान लीजिये मुझे नहीं मालूँ, let us suppose मुझे नहीं मालूँ, तो मैं Google search करूँगा, numpy transpose matrix, जैसे ही मैं numpy transpose matrix करूँगा, मुझे कुछ ना कुछ दिखेगा, कोई ना कोई function आएगा, वो dot transpose भी हो सकता है, dot something, कुछ भी हो सकता है, आप लोग देखें, यहाँ पर numpy.matrix.transpose है, और उसके बाद जो है यह फंक्शन है क्योंकि इसको इस तरह रन कर दोड़ में आप लगा देता हूं अब मैं शिफ्ट एंटर दबाऊंगा देखिए मुझे एक वैल्यू मिली तो इसने क्या किया सबसे बहुत बी को ट्रांसपोस किया और उसके बाद इसका एस एड डॉट क मैं नमपाई की जगह एनपी से लिखा हूँ क्योंकि मैंने इंपोर्ट नमपाई एज एनपी किया है डिया या नमपाई मैं इसलिए नहीं लिखा हूँ शिफ्ट एंटर करूँगा आप लोग देखिए तमाम फंक्शन्स आ गए नमपाई के है कि आप इस तरह सारे फंक्शन्स मैं आपसे यहां पर कोई भी आपसे याद रखना एक्सपेक्ट नहीं आप लोग बूल जाएंगे, आप अभी नमपाई के साथ काम करें, माली जा कि नमपाई से कुछ अच्छी चीज़ आ गई, नमपाई छोड़कर लोग सब वहाँ चले जाएंगे, इसलिए आपको पता होना चाहिए कि किस तरह सर्चिंग करते हैं, अब सर्चिंग भी एक बह� तो यहाँ पर यह नहीं है कि मुझे उस तरह का कोई काम करने की जरूरत है तो इस तरह जो है मैंने अपनी matrix को transpose कर दिया है यहाँ से इसमें से एक function यूज़ करके अगर मैं यहाँ पर क्या करता हूँ इसकी length लिखता हूँ length of D, I, R, N, P तो मैं एक idea लेना चाहता हूँ इसमें कितने method दिखाई है 614 614 functions, attributes और method को याद करना जो है जो चाहिए और मैं इस टूटल सीज में मैं यही कर रहा हूं मैं क्या कर रहा हूं कि जो फंक्शन सबसे यादा यूज होते हैं उनको मैं आप लोगे सामने लेकर आ रहा हूं और यह मैं यहां पर आपको यह बात भी बोल सकता था यहां से देखकर चला सकते हैं और देख सकते हैं कि आपका अगर काम नहीं कर रहा है तो क्यों नहीं कर रहा है और अगर जो आप लोग कर सकते हैं अ अब एक और चीज जो यहां पर आती है वह आती है क्रॉस प्रोडक्ट अगर मैं क्रॉस प्रोडक्ट करना चाहूंगा तो मैं क्या करूंगा आप लोग ने बिल्कुल सही गेस किया मैं एड और क्रॉस भी करूंगा अब यह कह रहा है numpy.ndarray object has no attribute cross तो यह क्या हो गया एक एरर अब आप लोग देखने के याद यहाँ पर क्या होगा जो मैं cross product लिखूंगा numpy तब यह कहा रहा है return the cross product to vectors the cross product of a and b is a vector perpendicular to both a and b तो क्या है मैं यहाँ पर लिखूंगा np.cross तो जो cross function है वो vector पे defined जो है तो इस तरह जो आप फंक्शन का यूज कर सकते हैं अब यहां पर मैंने एड और डॉट बी ट्रांसपोस की तो एपर जो है वह डॉट डिफाइन था लेकिन जो क्रॉस है वह डिफाइन नहीं होता है तो अच्छी प्रेक्टिस यह रही कि मैं यहा��� पर उनकी जिम्मेदारी है, numpy जिसने बनाया है उनकी जिम्मेदारी है, numpy की जो developers है उन्होंने documentation दिया है, उसको update किया है, उसको update करते रहते हैं अगर उनको लगता है, तो मैं यहाँ पर जो है एक बहुत अच्छी practice करूँगा, जो Python में मैं क्या करूँगा, यहाँ पर save and checkpoint कर द� और sorting की बात करते हैं, मैंने आप लोगो sorting बताया था कभी एक वीडियो में, अगर आप लोगो याद होते हो, अगर आप लोगो ने मेरे वीडियो नहीं देखें, सबसे पहले subscribe नहीं किया इस चैनल को, तो इस चैनल को सबसे पहले subscribe कर लिये, तो इस चैनल को सबसे पहले subscribe कर लिये, मतलब बहुत सारे वीडियो आपके पर बहुत सारा content पढ़ा हुआ है आप लोग आकर जो है इसको जरूर से देखें आप आते हैं वापस अपने numpy में और मैं आप लोगों को बताऊंगा कि sorting जिस तरह की जाती है अगर मैं यहाँ पर एक numpy array बना लो तो मेरा जो numpy array यहाँ पर बना हुआ है तो मैं एक काम कर दो इसको वापस से बना लेता हूँ नीचे मैं सिर्फ इसलिए बना रहा हूँ क्योंकि ताकि आप लोगों को दिख जाए तो यह एक बड़ा सवाल नहीं है कि क्यों बना रहा ह� और उसके बाद ए लिख दूं और shift enter करूँ तो आप लोग देखिए इसने sort कर दी, already sorted था तो एक काम करतो मैं इसको 11 कर देता हूँ इसको 15 कर देता हूँ, अब मैं shift enter दबाओंगा यहाँ पर और इसके बाद यहाँ पर भी shift enter दबाओंगा तो देखिए इसने ascending order में sort कर दिया इस सवाल का जवाब यह है कि इसने इसको एक्सिस वन पे सॉर्ट किया है, एक्सिस जीरो पे सॉर्ट नहीं किया है, तो अगर आप लोग चाहते हैं एक्सिस जीरो पे सॉर्ट हो, यानि कि ग्यारा चार का चार ग्यारा हो जाये, यह दो और पंदरा लिखा हुआ है, यह दो प एक्सिस इग्वल टू जीरो और जैसे मैं शिफ्ट एंटर करूंगा देखिए चार ग्यारा दो पंदर और तीन छे हो गया तो इधर इसने जो यहां पर ऐसे दिया है अब क्या होता है नमपाई एरेस्टिक इन आपको पहले भी बताया था कि प्री कंपाइल्ट सी नर आप कभी भी number array का size change करेंगे, तब वो एक expensive operation है, तो आप लोग उन सब चीज़ों को जो है, ध्यान में रखते हुए, यहाँ पर काम करें, अगर आप लोग C और C++ आ रहे हैं, तो और number array पर काम करें, तो आप लोग C और C++ वाली mentality लेकर चलें, वहाँ पर किस तरह memory allocation होता है, और memory अगर हम कोई भी array, जो हमने किसी और size का declare किया था, तब क्या जो है challenges आते हैं, अब यहाँ पर जो है मैं यहाँ पर एक और argument की बात करूँगा यहाँ पर sorting की अगर मान लीजिए आपके पास एक बहुत बड़ा array है और आप लोग confidence इस बात के लिए confident है कि एक particular sorting algorithm काम करेगा अब sorting algorithm के बारे में यहाँ पर एक बहुत बड़ी series आने वाली है इस channel पर काफी क� या फिर जो कोई सॉट एलगोर्डम है वो इस तरह के एरे के लिए बहुत अच्छा काम करता है इस तरह का confidence अगर है मेरे पास तब मैं क्या करूँगा तब मैं यहाँ पर kind is equal to करके एक argument दे सकता हूँ तो वही क्या करेगा वही वाला algorithm यूज़ करेगा तो मैं यहाँ पर लिख दूँगा kind is equal to मान लीजिए मैंने लिखा है यहाँ पर merge sort तो मैं यहाँ पर merge sort लिखता हूँ और shift enter दबाता हूँ अगर मैं यहाँ पर परसेंट परसेंट टाइम मुझे नहीं पता कि सिग्निफिकेंट रहेगा टाइम यहाँ पर कि नहीं रहेगा इतने छोटे से एरे के लिए मैंने यहां पर मर्च यूज कि अगर मैं यहां पर कोई चॉट यूज करूं तो मैंने यहां पर किया कि सेंटेक्स कर खराब कर दिया और ये देखिये जब मैंने कोई कोई की किया तो कुछ और है और भी जो kind है kind in sorting numpy लिखें आप numpy sorting kind जब आप ऐसे लिखेंगे तब आप लोगो documentation पे आप लोग point हो जाएँगे आप लोगो वहाँ पर वो दिखाएगा कि कौन कौन से तरीके है यहाँ पर कौन कौन से तरीके है जिससे आप sort कर सकते है heap sort से sort कर सकते है quick sort से कर सकते है एक चीज बस मैं यहाँ पर एक बात बोलना चाहूंगा कि लोग यहाँ पर जो इस वीडियोस को शेयर नहीं कर रहे हैं सिर्फ चंद दो तीन लोगों को छोड़कर किसी नहीं वीडियोस को शेयर नहीं किया तो गाइस अगर आप लोग सिर्फ और मैं आशा करता हूँ कि आप लोगों को डेटा साइंस की जो ये सीरीज है वो बहुत अच्छी लगी होगी यहाँ पर आप लोगों से एक सवाल मैं पूछना चाहता हूँ कि आप मेंसे नमपाई पैकेज पे किस-किस ने पहले काम किया हुआ है तो आपको पहले वीडियो में कौन बाते थी जो आपको पहले से पहले वीडियो में कौन बाते थी जो आपको पहले से पहले से पहले से पहले से पहले से पहले से पहले से पहले से पहले से पहले से पहले से पहले से पहले स आने वाले वीडियो में हम लोग काफी नई चीज़ें डिस्कस करेंगे डेटा एनालिसी के बारे में तो आप इ