একটি NumPy খালি অ্যারে কি?
এন্ট্রি শুরু না করে, Python NumPy empty() অ্যারে ফাংশনটি নির্দিষ্ট আকার এবং প্রকারের একটি নতুন অ্যারে তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই ফাংশনটি তিনটি ইনপুট গ্রহণ করে এবং এই পরামিতিগুলি দিয়ে, আমরা নির্দিষ্ট ডেটা টাইপ এবং অর্ডার নির্দিষ্ট করতে পারি। এই পোস্টে, আমরা numpy.empty(সিনট্যাক্স) এবং ব্যবহারের মাধ্যমে যাব, যা নির্দিষ্ট আকৃতি, ক্রম এবং ডেটাটাইপ সহ অপ্রবর্তিত ডেটার একটি অ্যারে প্রদান করে। অবজেক্ট অ্যারে None এর মান দিয়ে শুরু হবে।
NumPy খালি অ্যারের সিনট্যাক্স
এই ফাংশনটি ব্যবহার করার জন্য সম্পূর্ণ সিনট্যাক্স নিম্নলিখিত:
নিম্নলিখিত প্যারামিটার সিনট্যাক্স পাওয়া যায়. এই পরামিতি প্রতিটি একটি ফাংশন আছে.
| পরামিতি নাম | বর্ণনা |
| আকৃতি | এটি খালি অ্যারের আকৃতি বর্ণনা করে। এটি একটি পৃথক পূর্ণসংখ্যা মান বা একটি টিপল হতে পারে। |
| dtype | অ্যারে আইটেমগুলির জন্য ডেটাটাইপ এই ঐচ্ছিক পরামিতি দ্বারা নির্ধারিত হয়। এটি ডিফল্টরূপে numpy.float64। |
| আদেশ | বহুমাত্রিক ডেটা স্টোরেজ পদ্ধতি এই ঐচ্ছিক পরামিতি দ্বারা নির্দিষ্ট করা হয়। এতে 'সি' এবং 'এফ' বিকল্প রয়েছে। |
| পছন্দ | এটি একটি পছন্দ-ভিত্তিক পরামিতি। এটি একটি রেফারেন্স অবজেক্ট যা অ্যারে তৈরি করতে সক্ষম করে যা NumPy-সামঞ্জস্যপূর্ণ নয়। |
numpy.empty() পদ্ধতিতে নির্দিষ্ট ফর্ম, অর্ডার এবং ডেটাটাইপ সহ অপ্রবর্তিত ডেটার অ্যারের ndarray ফেরত দেওয়া হয়।
এর পরে, আমরা আপনাকে কিছু উদাহরণ প্রদান করব যা বিশদভাবে উল্লিখিত বিষয়কে বিশদভাবে বর্ণনা করবে।
উদাহরণ 1:
একটি NumPy খালি অ্যারে কীভাবে প্রয়োগ করা হয় তা দেখার জন্য আসুন একটি উদাহরণ দেখি। একটি NumPy খালি অ্যারে চেক করার জন্য দুটি পদ্ধতি আছে। NumPy শূন্যের অ্যারে ফাংশনটি প্রথমটিতে ব্যবহৃত হয় এবং খালি অ্যারে ফাংশনটি দ্বিতীয়টিতে ব্যবহৃত হয়। আমরা এই উদাহরণে NumPy খালি অ্যারে ফাংশনের ব্যবহার নিয়ে আলোচনা করব।
একটি অ্যারে খালি পদ্ধতি বাস্তবায়নের কোডটি নীচে দেখানো হয়েছে। যাইহোক, একটি খালি ফাংশন থাকা গ্যারান্টি দেয় না যে অ্যারের মান 0 হবে। সাধারণ NumPy খালি অ্যারে প্রদত্ত কোডে প্রয়োগ করা হয়। এটি সর্বদা প্রদত্ত আকৃতি এবং ডেটা টাইপের সাথে শুরু না করা আইটেমগুলি ফেরত দেয়। কোডটির স্ক্রিনশট এখানে দেখানো হয়েছে।
আমদানি নম্রnew_arr = নম্র খালি ( 4 )
ছাপা ( new_arr )
কোড চালানোর পরে, আপনি নীচের আউটপুট দেখতে পারেন।
numpy.array() পদ্ধতিটি একটি খালি অ্যারে তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে কেবল এটিতে একটি খালি তালিকা পাস করে।
আমদানি নম্রনতুন_তালিকা = [ ]
new_arr = নম্র অ্যারে ( নতুন_তালিকা )
ছাপা ( new_arr )
নীচে আপনি একটি খালি অ্যারে দেখতে পারেন যা ফলাফল.
আসুন আমরা দ্বিতীয় পদ্ধতি নিয়ে আলোচনা করি, যা হল নম্পি জিরোর অ্যারে ফাংশন।
উদাহরণ 2:
এখানে আমরা একটি নমপি জিরো অ্যারে ফাংশন প্রয়োগ করেছি। Numpy.zeros() পদ্ধতিতেও একই প্যারামিটার রয়েছে। এই ক্রম, আকৃতি, এবং dtype হয়.
কোড ইমেজে, অ্যারের আকার দেওয়া হয়েছে যা [3,3]। এর অর্থ হল 3টি সারি এবং 3টি কলাম। ডেটাটাইপ হল int.
আমদানি নম্রarr_one = নম্র শূন্য ( [ 3 , 3 ] , dtype = 'int' )
ছাপা ( arr_one )
এখানে, আপনি 3টি সারি এবং 3টি কলামের একটি অ্যারে দেখতে পারেন৷
উদাহরণ 3:
এখানে, numpy.empty ফাংশনের ‘dtype’ ফ্লোট আর্গুমেন্ট ব্যবহার করা হয়েছে। আপনি কোডে দেখতে পাচ্ছেন যে আমরা খালি অ্যারের আকার এবং ডেটা টাইপ সংজ্ঞায়িত করেছি, যার মানে আমরা উদাহরণে উভয়ই ঘোষণা করতে পারি। এখানে, আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে 3টি সারি এবং 3টি কলামের অ্যারে ফ্লোট মান নিয়ে তৈরি হতে চলেছে।
আমদানি নম্রএক = নম্র খালি ( [ 3 , 3 ] , dtype = ভাসা )
ছাপা ( এক )
পূর্বোক্ত ঘোষণার ফলাফল বুঝতে নিম্নলিখিত চিত্রটি ব্যবহার করুন।
উদাহরণ 4:
এই উদাহরণে, আমরা 'C' ফাংশনের অর্ডার প্যারামিটার ব্যবহার করব, যা C স্টাইলে রো-মেজর ফর্মের জন্য। Numpy ফাংশন আমদানি এবং ব্যবহার করা হয়. একটি খালি numpy ফাংশন সহ, আমরা 'arr2' ভেরিয়েবল ঘোষণা করেছি। এই ক্ষেত্রে, আমরা ফাংশন আকৃতি, ডেটা টাইপ এবং অর্ডার পাস করেছি। অবশেষে, আমরা ভেরিয়েবলের মান প্রিন্ট করার চেষ্টা করি।
আমদানি নম্রarr2 = নম্র খালি ( [ 4 , 4 ] , dtype = ভাসা , আদেশ = 'গ' )
ছাপা ( arr2 )
এমতাবস্থায় কার্যাদেশ প্রদান করা হয়। উপরে উল্লিখিত কোডের ফলাফল প্রদর্শন করতে নীচের স্ক্রিনশটটি ব্যবহার করুন।
উদাহরণ 5:
এই উদাহরণে, আমরা শুধুমাত্র অ্যারের ক্রম পরিবর্তন করেছি যা এই ক্ষেত্রে 'F'। অবশিষ্ট কোড উপরের যে অভিন্ন. পূর্বোক্ত কোডের ফলাফল চিত্রিত করতে নিম্নলিখিত চিত্রটি ব্যবহার করুন:
আমদানি নম্রarr2 = নম্র খালি ( [ 4 , 4 ] , dtype = ভাসা , আদেশ = 'চ' )
ছাপা ( arr2 )
এখানে ফলাফল আছে:
উদাহরণ 6:
এই উদাহরণে, একটি খালি এক-মাত্রিক অ্যারে গঠিত হয়েছে। শুধুমাত্র এই ক্ষেত্রে, আমরা একটি একক প্যারামিটার আকৃতি নিয়োগ করি। উপরের কোডের ফলাফল চিত্রিত করতে সংযুক্ত কোড চিত্রটি ব্যবহার করুন।
আমদানি নম্রoneed_arr = নম্র খালি ( আকৃতি = দুই )
ছাপা ( oneed_arr )
ফলাফল এখানে সংযুক্ত করা হয়:
একই উদাহরণ কোনো পরামিতি ছাড়া চালানো যেতে পারে. আমরা প্যারামিটার হিসাবে আকারের আকার (যা এই ক্ষেত্রে 4) পাস করলেও ফলাফলটি খালি তা ইঙ্গিত করে যে পাইথন আমাদের এটি সম্পাদন করার অনুমতি দেয়। আপনার ভাল বোঝার জন্য কোড ইমেজ এখানে সংযুক্ত করা হয়.
আমদানি নম্রoneed_arr = নম্র খালি ( 4 )
ছাপা ( oneed_arr )
এখানে আপনি আউটপুট দেখতে পারেন:
উদাহরণ 7:
এই উদাহরণটি দ্বি-মাত্রিক খালি নম্পি অ্যারে সম্পর্কে। Numpy ফাংশন আমদানি এবং ব্যবহার করা হয়. একটি খালি numpy ফাংশন দিয়ে, আমরা 'twod_arr' ভেরিয়েবল ঘোষণা করেছি এবং আমরা ফাংশনের আকার এবং ডেটা টাইপ পাস করেছি। অবশেষে, আমরা ভেরিয়েবলের মান প্রিন্ট করার চেষ্টা করি।
আমদানি নম্রtwod_arr = নম্র খালি ( আকৃতি = [ 3 , 4 ] , dtype = int )
ছাপা ( twod_arr )
এখানে আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে 3টি সারি এবং 4টি কলাম অ্যারে প্রদর্শিত হয়েছে।
উপসংহার
আপনি উপরে উল্লিখিত নিবন্ধ থেকে numpy খালি অ্যারেগুলির জন্য মৌলিক বাক্য গঠন শিখেছেন। উপরন্তু, আমরা পাইথনে প্রয়োগ করতে শূন্যের ফাংশন এবং অন্যান্য উদাহরণ খালি অ্যারেগুলি কীভাবে ব্যবহার করতে হয় তা আবিষ্কার করেছি। এই পোস্টটি আমাদের দেখিয়েছে কিভাবে পাইথনে নম্পি খালি অ্যারে নিয়ে কাজ করতে হয়।