NumPy - मौजूदा डेटा से एरियर

इस अध्याय में, हम चर्चा करेंगे कि मौजूदा डेटा से एक सरणी कैसे बनाई जाए।

numpy.asarray

यह फ़ंक्शन इस तथ्य को छोड़कर numpy.array के समान है कि इसमें कम पैरामीटर हैं। यह दिनचर्या पायथन अनुक्रम को ndarray में परिवर्तित करने के लिए उपयोगी है।

numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)

कंस्ट्रक्टर निम्नलिखित मापदंडों को लेता है।

अनु क्रमांक।	पैरामीटर और विवरण
1	a किसी भी रूप में इनपुट डेटा जैसे सूची, ट्यूपल्स की सूची, ट्यूपल्स, ट्यूपल्स की ट्यूपल या सूचियों की ट्यूपल
2	dtype डिफ़ॉल्ट रूप से, इनपुट डेटा का डेटा प्रकार परिणामी ndarray पर लागू होता है
3	order सी (पंक्ति प्रमुख) या एफ (स्तंभ प्रमुख)। C डिफ़ॉल्ट है

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि आप किस प्रकार उपयोग कर सकते हैं asarray समारोह।

उदाहरण 1

# convert list to ndarray 
import numpy as np 

x = [1,2,3] 
a = np.asarray(x) 
print a

इसका आउटपुट निम्नानुसार होगा -

[1  2  3]

उदाहरण 2

# dtype is set 
import numpy as np 

x = [1,2,3]
a = np.asarray(x, dtype = float) 
print a

अब, उत्पादन निम्नानुसार होगा -

[ 1.  2.  3.]

उदाहरण 3

# ndarray from tuple 
import numpy as np 

x = (1,2,3) 
a = np.asarray(x) 
print a

इसका आउटपुट होगा -

[1  2  3]

उदाहरण 4

# ndarray from list of tuples 
import numpy as np 

x = [(1,2,3),(4,5)] 
a = np.asarray(x) 
print a

यहाँ, उत्पादन निम्नानुसार होगा -

[(1, 2, 3) (4, 5)]

numpy.frombuffer

यह फ़ंक्शन बफर को एक-आयामी सरणी के रूप में व्याख्या करता है। बफर इंटरफ़ेस को उजागर करने वाली किसी भी वस्तु को वापस करने के लिए पैरामीटर के रूप में उपयोग किया जाता हैndarray।

numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)

कंस्ट्रक्टर निम्नलिखित मापदंडों को लेता है।

अनु क्रमांक।	पैरामीटर और विवरण
1	buffer कोई भी वस्तु जो बफर इंटरफ़ेस को उजागर करती है
2	dtype डेटा प्रकार वापस लौटा दिया। फ्लोट करने के लिए चूक
3	count पढ़ने के लिए मदों की संख्या, डिफ़ॉल्ट -1 का अर्थ है सभी डेटा
4	offset से पढ़ने के लिए शुरुआती स्थिति। डिफ़ॉल्ट 0 है

उदाहरण

निम्नलिखित उदाहरण के उपयोग को प्रदर्शित करता है frombuffer समारोह।

import numpy as np 
s = 'Hello World' 
a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1') 
print a

यहाँ इसका उत्पादन है -

['H'  'e'  'l'  'l'  'o'  ' '  'W'  'o'  'r'  'l'  'd']

numpy.fromiter

यह फ़ंक्शन एक बनाता है ndarrayकिसी भी चलने योग्य वस्तु से वस्तु। इस फ़ंक्शन द्वारा एक नया एक आयामी सरणी लौटाया जाता है।

numpy.fromiter(iterable, dtype, count = -1)

यहां, निर्माता निम्नलिखित मापदंडों को लेता है।

अनु क्रमांक।	पैरामीटर और विवरण
1	iterable कोई भी चलने योग्य वस्तु
2	dtype परिणामी सरणी का डेटा प्रकार
3	count पुनरावृत्तियों से पढ़ी जाने वाली वस्तुओं की संख्या। डिफ़ॉल्ट -1 है जिसका अर्थ है कि पढ़ा जाने वाला सभी डेटा

निम्न उदाहरण दिखाते हैं कि बिल्ट-इन का उपयोग कैसे किया जाए range()एक सूची वस्तु वापस करने के लिए कार्य करते हैं। इस सूची के एक पुनरावृत्त का उपयोग एक बनाने के लिए किया जाता हैndarray वस्तु।

उदाहरण 1

# create list object using range function 
import numpy as np 
list = range(5) 
print list

इसका आउटपुट निम्नानुसार है -

[0,  1,  2,  3,  4]

उदाहरण 2

# obtain iterator object from list 
import numpy as np 
list = range(5) 
it = iter(list)  

# use iterator to create ndarray 
x = np.fromiter(it, dtype = float) 
print x

अब, उत्पादन निम्नानुसार होगा -

[0.   1.   2.   3.   4.]