NumPy क्या है?|NumPy In Python In Hindi

नमस्ते दोस्तों, आज हम आपके लिए एक बहुत ही रोचक और महत्वपूर्ण टॉपिक लेकर आए हैं। यदि आप Python programming language में रूचि रखते हैं तो आपको NumPy In Python In Hindi एक library NumPy के बारे में जानना बहुत जरूरी है। NumPy एक open-source numerical computing library है जो Python में इस्तेमाल होता है।

इस article में, हम आपको NumPy के बारे में विस्तार से बताएंगे। हम इसके फायदे, उपयोग, और अलग-अलग operations के बारे में बात करेंगे। इसलिए, यदि आप Python programming में नए हो और NumPy के बारे में अधिक जानना चाहते हैं तो इस article को पूरा पढ़ें। अगर आप NumPy के बारे में जानते हैं, तो भी हमारे इस article को पढ़ें, शायद आपको नए सीखने को मिल जाएं।

इसलिए, दोस्तों, अगर आप NumPy के बारे में जानना चाहते हैं या अपने knowledge को बढ़ाना चाहते हैं तो इस article को अंत तक पढ़ें। और यदि आपके पास NumPy के बारे में कोई और जानकारी है तो आप comment में हमारे साथ share कर सकते हैं।

Table of Contents

NumPy क्या है? |NumPy In Python In Hindi

हम बात करेंगे NumPy के बारे में। जिसका पूरा नाम है “Numerical Python”। यह Python में एक लाइब्रेरी होती है जो वैज्ञानिक और अन्य संख्यात्मक कामों के लिए इस्तेमाल की जाती है।

यह एक open-source प्रोजेक्ट है, इसमें बहुत से नंबर के संख्यात्मक ऑपरेशन, नंबर फॉर्मेट इत्यादि का समर्थन किया जाता है। यह Python में संख्यात्मक ऑपरेशन करने के लिए एक पावरफुल टूल है, जो विभिन्न अन्य लाइब्रेरी जैसे MATLAB, R आदि सॉफ्टवेयर से भी मुकाबला कर सकता है।अगर आपको जानना है की पाइथन में लिस्ट क्या है

NumPy के साथ काम करना सीखना बहुत आसान है। नीचे दिए गए कोड स्निपेट को देखें:

import numpy as np

# Create a 1D array
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Create a 2D array
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Print the arrays
print(a)
print(b)

ऊपर दिए गए कोड स्निपेट में, हमने NumPy लाइब्रेरी का इम्पोर्ट किया है और उसके बाद एक 1D और एक 2D एरे बनाया है। फिर हमने उन्हें प्रिंट करवाया है।

NumPy का उपयोग करना | Using NumPy In Python In Hindi

जब आप Python में NumPy का उपयोग करना चाहते हैं, तो सबसे पहले आपको इसे इनस्टॉल करना होगा। इसके लिए, आपको अपने command prompt में निम्नलिखित कमांड टाइप करना होगा:

pip install numpy

यदि आपने Python को default installation directory के बाहर install किया है, तो आपको यह कमांड कमांड प्रॉम्प्ट में administrator mode में run करना होगा।

जब NumPy सफलतापूर्वक इनस्टॉल हो जाए, तो आप इसे अपनी Python script में import कर सकते हैं। क्या आपने पाइथन के tuple को पढ़ लिया ?

इसके बाद, NumPy का उपयोग करना बहुत आसान है। निम्नलिखित कोड स्निपेट में, हम numpy array कैसे बनाते हैं और इसमें तत्वों को कैसे एक्सेस करते हैं, विस्तार से देखेंगे:

import numpy as np

# Creating a numpy array from a Python list
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_array = np.array(my_list)

# Accessing elements of the numpy array
print(my_array[0]) # Output: 1
print(my_array[2]) # Output: 3

उम्मीद है कि अब आपको numpy के इनस्टॉल करने और उपयोग करने के बारे में समझ में आ गया होगा। आगे के लेखों में हम numpy के और भी उपयोगी features के बारे में जानेंगे, तो इस article को पूरा पढ़ना न भूलें।

NumPy कैसे बनाएँ? | How to build NumPy In Python In Hindi?

NumPy को पाइथन में इंस्टॉल करना बहुत आसान होता है। आप टर्मिनल में निम्नलिखित कमांड टाइप करके इसे इंस्टॉल कर सकते हैं:

pip install numpy

एक बार इंस्टॉल होने के बाद, NumPy का उपयोग शुरू करने के लिए, पाइथन फ़ाइल में निम्नलिखित लाइन को शामिल करें:

import numpy as np

अब आप NumPy का उपयोग करके पाइथन में अलग-अलग गणितीय ऑपरेशन कर सकते हैं। एक उदाहरण के रूप में, यदि आप दो एरे बनाना चाहते हैं, जिन्हें एक से एक जोड़ा जा सकता है, तो निम्नलिखित कोड का उपयोग करें:

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr_sum = arr1 + arr2
print(arr_sum)

इसमें, np.array() फ़ंक्शन का उपयोग करके दो अलग-अलग एरे बनाए गए हैं। फिर + ऑपरेटर का उपयोग करके दो एरे जोड़े गए हैं। इसके बाद print() फ़ंक्शन का उपयोग करके इसका परिणाम प्रिंट किया जाता है।

उम्मीद है कि अब आपको NumPy का उपयोग करने के बारे में अधिक समझ आ गई होगी।

पायथन में NumPy को कैसे परिभाषित करें |How to Define NumPy In Python In Hindi

NumPy पाइथन में एक बहुत ही प्रसिद्ध लाइब्रेरी है जो sequential arrays और matrices के लिए उपयोग होती है। यह लाइब्रेरी समझना और उसका उपयोग करना पाइथन के लिए बहुत आसान होता है।

एक अनुक्रमिक ऐरे (array) बनाने के लिए, numpy को np के नाम से इंपोर्ट करें और नीचे दिए गए कोड का उपयोग करें:

import numpy as np

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

इस कोड में, np.array() फ़ंक्शन का उपयोग करके अनुक्रमिक ऐरे बनाई गई है और फिर print() फ़ंक्शन का उपयोग करके इसको प्रिंट किया गया है।

एक मैट्रिक्स (matrix) बनाने के लिए, निम्नलिखित कोड का उपयोग करें:

import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(matrix)

इस कोड में, np.array() फ़ंक्शन का उपयोग करके मैट्रिक्स बनाई गई है और फिर print() फ़ंक्शन का उपयोग करके इसको प्रिंट किया गया है।

यदि आपको एक से ज्यादा अनुक्रमिक arrays या मैट्रिक्स को जोड़ना हो, तो निम्नलिखित कोड का उपयोग करें:

import numpy as np

arr1 = np

कई अनुक्रमिक arrays या मैट्रिक्स को जोड़ने के लिए np.concatenate() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। निम्नलिखित कोड इसकी एक उदाहरण है:

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr3 = np.array([7, 8, 9])

concatenated_arr = np.concatenate((arr1, arr2, arr3))
print(concatenated_arr)

इस कोड में, तीन अलग-अलग sequential arrays को np.concatenate() फ़ंक्शन का उपयोग करके जोड़ा गया है और उसके बाद print() फ़ंक्शन का उपयोग करके उसे प्रिंट किया गया है।

इस तरह से, numpy के अनेक फ़ंक्शन होते हैं जो अनुक्रमिक arrays और मैट्रिक्स के साथ काम करने में मदद करते हैं। आप numpy के डॉक्युमेंटेशन से और विभिन्न संसाधनों से अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

NumPy विभिन्न ऑपरेशन | NumPy Various Operations

numpy में कई तरह के आपरेशन होते हैं जो अनुक्रमिक arrays और मैट्रिक्स के साथ काम करते हैं। निम्नलिखित कुछ आपरेशन हैं:

Calculation

numpy आपको Calculationके लिए अनेक फ़ंक्शन प्रदान करता है जैसे np.sum() जो दी गई Array या मैट्रिक्स के सभी तत्वों का योग निकालता है। इसके अलावा np.mean() जो उनका औसत निकालता है और np.std() जो उनका मानक विचलन निकालता है।

import numpy as np

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

print("Sum of array: ", np.sum(arr))
print("Mean of array: ", np.mean(arr))
print("Standard deviation of array: ", np.std(arr))

Splitting

numpy में Splitting के लिए np.split() फ़ंक्शन का उपयोग किया जा सकता है जो एक Array या मैट्रिक्स को दो या अधिक भागों में विभाजित करता है।

import numpy as np

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

split_arr = np.split(arr, 3)
print(split_arr)

इस कोड में, ऐरे को 3 भागों में विभाजित किया गया है।

Reshaping

np.reshape() फ़ंक्शन का उपयोग करके Array या मैट्रिक्स का आकार बदला जा सकता है।

import numpy as np

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

reshaped_arr = np.reshape(arr, (2, 3))
print(reshaped_arr)

इस कोड में

ऐरे arr का आकार (6,) है, जिसका अर्थ है कि यह एक पंक्ति में 6 तत्वों का एक ऐरे है। इसे दो पंक्तियों में, तीन तत्वों की मैट्रिक्स में बदल दिया गया है।

Updating

numpy arrays और मैट्रिक्स में आसानी से अपडेट किया जा सकता है। एक सम्पूर्ण Array या मैट्रिक्स के स्थानांतरण के लिए एक अन्य ऐरे या मैट्रिक्स के साथ = ऑपरेटर का उपयोग किया जा सकता है।

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr1 = arr2

print(arr1)

इस कोड में, arr1 को arr2 के समान कर दिया गया है।

Joining

numpy में जोड़ने के लिए अनेक तरीके होते हैं। np.concatenate() फ़ंक्शन का उपयोग दो या अधिक arrays या मैट्रिक्स को जोड़ने के लिए किया जा सकता है।

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

joined_arr = np.concatenate((arr1, arr2))
print(joined_arr)

इस कोड में, arr1 और arr2 को जोड़ा गया है जो एक समूह बनाता है।

numpy आपको उच्च दक्षता और स्थिरता प्रदान करता है, इसलिए यह डेटा साइंटिस्ट, मशीन लर्न

Useful Functions

numpy में कुछ उपयोगी फ़ंक्शन हैं जो डेटा साइंटिस्ट्स को उनके काम में मदद करते हैं।

`np.zeros()`

इस फ़ंक्शन का उपयोग GPU में ऐरे बनाने के लिए किया जाता है। इससे एक ऐरे बनाई जा सकती है जिसमें सभी मान शून्य होंगे।

import numpy as np

arr = np.zeros((2, 3))
print(arr)

इस कोड में, (2, 3) से ऐरे arr के आकार को निर्दिष्ट किया जाता है जो 2 पंक्तियों और 3 स्तंभों की मैट्रिक्स बनाता है। इस मैट्रिक्स में सभी मान शून्य होंगे।

`np.ones()`

इस फ़ंक्शन का उपयोग एक सीमित संख्या तक संख्याओं के एक सर

`np.arange()`

इस फ़ंक्शन का उपयोग एक सीमित संख्या तक के अंकों की एक ऐरे बनाने के लिए किया जाता है।

import numpy as np

arr = np.arange(0, 10, 2)
print(arr)

इस कोड में, np.arange(0, 10, 2) से ऐरे arr के आकार और उसमें दिए गए संख्यों को निर्दिष्ट किया जाता है। इससे arr ऐरे में 0 से 10 तक के सभी संख्याओं के बीच के संख्ये होंगे, 2 की अंतराल में।

`np.random.rand()`

इस फ़ंक्शन का उपयोग एक नंबर जेनरेट करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग बहुत सारे एप्लिकेशन में किया जाता है, जैसे डेटा जेनरेशन, मॉडल ट्रेनिंग आदि।

import numpy as np

num = np.random.rand()
print(num)

इस कोड में, np.random.rand() से num में एक यादृच्छिक संख्या जेनरेट की जाती है जो 0 और 1 के बीच होती है।

`np.random.randint()`

इस फ़ंक्शन का उपयोग एक यादृच्छिक पूर्णांक जेनरेट करने के लिए किया जाता है।

import numpy as np

num = np.random.randint(0, 10)
print(num)

इस कोड में, np.random.randint(0, 10) से num में एक यादृच्छिक पूर्णांक जेनरेट किया जाता है जो 0 और 10 के बीच होता है।

NumPy की तुलना अन्य लाइब्रेरीज से | Comparing NumPy to other libraries

NumPy एक बहुत ही उपयोगी लाइब्रेरी है, जो डेटा स्काइंस, मशीन लर्निंग और अन्य डेटा संबंधित कामों के लिए इस्तेमाल की जाती है। इसके साथ-साथ, यह कई अन्य लाइब्रेरीज भी उपलब्ध हैं जैसे Pandas, Matplotlib और SciPy इत्यादि।

NumPy की तुलना में अन्य लाइब्रेरीज उपयोग करना बहुत आसान है। इसमें एक समान फंक्शन का उपयोग करना होता है, जो अन्य लाइब्रेरीज में भी होता है। जैसे कि, अगर हम Pandas के साथ NumPy की तुलना करें, तो Pandas में भी यही फंक्शन उपलब्ध होते हैं। इसके अलावा, NumPy के साथ काम करना बहुत आसान होता है क्योंकि इसके फंक्शन स्पष्ट और सरल होते हैं।

इसके अलावा, NumPy और Pandas का उपयोग साथ में करने से काम को और भी सरल बनाया जा सकता है। जैसे कि, NumPy का उपयोग एक एरे में डेटा संग्रह करने के लिए किया जाता है जो Pandas में लोड किया जा सकता है।

इसके अलावा, अन्य लाइब्रेरीज जैसे Pandas, Matplotlib और SciPy भी डेटा साइंस के क्षेत्र में व्यापक रूप से प्रयोग किए जाते हैं। हालांकि, NumPy एक बहुत ही महत्वपूर्ण और आवश्यक लाइब्रेरी है, जो बहुत सारे ऑपरेशन्स जैसे एरे क्रिएशन, मैनिपुलेशन, समानांतर प्रसंस्करण और गणना को आसान बनाता है।

इसलिए, यदि आप डेटा साइंस डोमेन में काम कर रहे हैं या इसे सीखना चाहते हैं, तो NumPy आपके लिए एक अति उपयोगी लाइब्रेरी होगी। निश्चित रूप से, अन्य लाइब्रेरीज भी उपयोगी हैं और आपको उन्हें सीखने की आवश्यकता होगी, लेकिन NumPy आपको डेटा साइंस में आगे बढ़ने के लिए आवश्यक एक महत्वपूर्ण टूल प्रदान करता है।

आशा है, आपको इस article से NumPy की तुलना अन्य लाइब्रेरीज से करने के बारे में समझ आ गई होगी। अगर आपके पास कोई सुझाव या प्रश्न हैं, तो कमेंट करके हमसे जरूर साझा करें।

NumPy के लाभ | Advantages of NumPy In Python In Hindi

NumPy Python programming language में एक बहुत ही महत्वपूर्ण लाइब्रेरी है। यह एक open-source प्रोजेक्ट है जो scientific computing के लिए इस्तेमाल किया जाता है। NumPy एक array processing के लिए optimized library है जो बहुत ही अच्छी तरह से स्केल करता है।

यहां हम आपको NumPy के कुछ फायदे बताने जा रहे हैं जो आपको इस्तेमाल करने में मदद करेंगे:

Speed: NumPy को array processing के लिए optimized किया गया है जो कि इसकी processing speed को बहुत अधिक तेज बनाता है।
Broadcasting: NumPy के साथ, आप कई तरह के operations को स्केल कर सकते हैं। इसे broadcasting कहा जाता है।
Memory efficiency: NumPy बहुत सारी data structures को optimize करता है, जिससे कि memory usage कम होता है।
Functionality: NumPy के साथ, आप अनेक functions को इस्तेमाल कर सकते हैं जैसे कि mathematical functions, random number generators, linear algebra operations, आदि।

इसलिए, यदि आप scientific computing के लिए Python programming language का इस्तेमाल कर रहे हैं, तो NumPy आपके लिए एक बहुत ही महत्वपूर्ण लाइब्रेरी होगी।

NumPy के नुकसान | Disadvantages of NumPy In Python In Hindi

NumPy का उपयोग सीधे पांडा (Pandas) और मैटप्लॉटलिब (Matplotlib) जैसी लाइब्रेरीज के साथ करने से थोड़ा मुश्किल हो सकता है।
NumPy अधिकतर अर्थमेटिक और विज्ञान उपयोगों के लिए होता है, इसलिए इसका उपयोग इंटरनेट डेवलपमेंट (Web development) और वेब एप्लिकेशन (Web applications) में नहीं होता है।
NumPy न केवल मेमोरी की खपत बढ़ाता है, बल्कि इसे अधिक समझने के लिए आपको प्रोग्रामिंग के अधिक विस्तृत ज्ञान की आवश्यकता होती है।

हालांकि, ये नुकसान सामान्यतया NumPy के फायदों की तुलना में बहुत कम होते हैं। NumPyके द्वारा प्रदान की जाने वाली विस्तृत संग्रहालय और विशेषताओं के कारण, इसे अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ भी इस्तेमाल किया जा सकता है। इसके अलावा, यह अपनी उच्च गति के कारण वैज्ञानिक तथा अन्य विशेषज्ञों द्वारा भी बहुत उपयोग किया जाता है।

NumPy का उपयोग कहाँ किया जाता है? | Where is NumPy used?

NumPy को विभिन्न उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जाता है, जैसे वैज्ञानिक गणित, डेटा साइंस, मशीन लर्निंग, डेटा विश्लेषण और उन्नत विश्लेषण के लिए।

यह संख्यात्मक विश्लेषण के लिए एक प्रमुख टूल है जो समारोह, विश्लेषण, और डेटा प्रसंस्करण के लिए उपयोग किया जाता है। इसका उपयोग सामान्यतः पाइथन में सामान्य विश्लेषण के लिए नंतर किया जाता है।
इसका उपयोग डेटा साइंस, मशीन लर्निंग, और वैज्ञानिक अनुसंधान में बड़े संख्यात्मक डेटा सेट को प्रसंस्करण करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग बड़े आकार के छवियों, वीडियो और ऑडियो फ़ाइलों के साथ भी किया जाता है।
इसके अलावा, NumPy को विभिन्न फ़ाइल फ़ॉर्मेट में डेटा को लोड और सहेजने के लिए भी उपयोग किया जाता है। इसमें CSV, TSV, HDF5, MATLAB, और NetCDF शामिल हैं।
समस्याओं को हल करने के लिए भी NumPy का उपयोग किया जाता है

निष्कर्ष

इस article में हमने देखा कि NumPy क्या है, NumPy In Python In Hindi इसके क्या फायदे हैं, इसे कैसे इस्तेमाल किया जाता है, और इसके विभिन्न ऑपरेशन क्या हैं। हमने यह भी देखा कि NumPy कहाँ इस्तेमाल किया जाता है। NumPy एक बहुत ही उपयोगी Python library है जो बहुत से विज्ञान एवं तकनीकी क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है।

यदि आपने इस article NumPy In Python In Hindi को पूरा पढ़ लिया है तो आपने देखा होगा कि NumPy आपको Python programming में काफी सहायता प्रदान कर सकता है। हमें उम्मीद है कि यह article आपको पसंद आया होगा। कृपया नीचे Comment Box में बताएं कि आपने इस article NumPy In Python In Hindi को पूरा पढ़ा है या नहीं और यह आपके लिए कितना उपयोगी साबित हुआ।

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