Overview
इस वीडियो में NumPy arrays को Python में कैसे create करते हैं, उसका step-by-step तरीका और उसके विभिन्न methods समझाए गए।
NumPy Array बनाना
- NumPy को import करने के लिए
import numpy as np लिखा जाता है, जिसमें np एक alias है।
- NumPy array बनाने के लिए np.array() function का use किया जाता है, जैसे np.array([10, 20, 30, 40, 50])।
- NumPy array homogeneous होते हैं; सभी elements एक ही type के होते हैं।
- अगर किसी array में एक भी float डाला तो सारे elements float में convert हो जाएंगे।
- अगर किसी array में character value रखी जाए तो सभी elements character में convert हो जाते हैं।
Array के Data Types
- Data type explicit देना हो तो np.array([10,20,30], dtype=int) लिखा जाता है।
- Character array के लिए dtype="unicode" या "u32", "u16" आदि use किया जाता है।
One Dimensional और Two Dimensional Array
- 1D array simple list से बनाया जाता है जैसे np.array([10,20,30])।
- 2D array nested list से बनाया जाता है, जैसे np.array([[10,20,30],[40,50,60],[70,80,90]])।
- 2D array में rows और columns होते हैं, example: 3x3 matrix (तीन rows, तीन columns)।
Array बनाने के अन्य तरीके
- np.arange(start, stop) से sequence array बनता है, stop value शामिल नहीं होती, जैसे np.arange(1,8) से 1 से 7 तक।
- Array को नया shape देने के लिए .reshape(rows, columns) attribute use किया जाता है; total elements सही होने चाहिए।
- np.zeros(size) से zeros का array बनता है, np.ones(size) से ones का array बनता है।
- np.zeros((rows, columns)) या np.ones((rows, columns)) से multi-dimensional zeros या ones array बनता है।
Key Terms & Definitions
- NumPy — Python की एक library है जो arrays और mathematical operations के लिए use होती है।
- Array — Data structure जिसमें एक ही type के multiple items store किए जाते हैं।
- Homogeneous — समान type के elements वाले array।
- Reshape — Array की shape बदलना, जैसे 1D से 2D बनाना।
- Alias — किसी module का short नाम; जैसे numpy को np।
Action Items / Next Steps
- Jupyter Notebook में खुद NumPy arrays बनाकर different data types और shapes के साथ practice करें।
- अगली क्लास में NumPy arrays पर operations सीखने हैं, उसके लिए यह concepts अच्छे से समझें।