Python in Easy Way in Hindi : Python for beginners 2025

आपका जान है कि Python एक बहुस्वभावी और योगदानमय परंपरा है जो अनेक तरीकों से लाखनуकरमी का उपकरण करता है। Python के विभिन्न ऑब्स्टेच (array) का इस्तेमल करके आप दशतीय विभिन्न कार्यक्रम प्रोग्राम कर सकते हैं, जैसे-मैसे डिटरल व्यक्तिगत खाताओं (numerical) निश्चितरण, संरचनाः सहायक (string) परिवरों में टेक्सट हेतुक्रम करें, और बहुत से अधिक नई-नोतेबल सहायक (list, tuple, dictionary) के साथ जोड़ना सुलभ होगा। Python में numpy खाताओं का उपयोग करके आप बहुत कार्यों को अद्भुत तरीकां समाचार सकते हैं।

यहाँ आप निम्नलिखित विशेषताओं को देख सकते हैं जो numpy खाताओं के साथ रूपयुकता है:

1. नवीन नम्बर क्रिएट (create arrays using linspace, logspace, arange(), zeros(), ones() etc.): आप numpy लाइभरेबरी का उपयोग करके नवीन खाताओं बना सकते हैं। यह तैयार भुजनियों के लिए या आर्टिफिशियल वेडी-प्रोसेसिंग के लिए मदद करता है।

2. खाताओं के बीची उत्साहन (operations between arrays): आप numpy के तुलना योगाव का उपयोग करके खाताओं के बीच माप, सहजनक, डिफ्रेंस जैसikh कार्य की सकते हैं।

3. खाताओं का परिचय (array attributes): numpy खाताओं को इजाзоваन, आकर्षण या छिपती करने के लिए वर्गों (attributes) का उपयोग किया जा सकता है।

4. फॉन्कशन और लामदेटा (functions and lambda): numpy में इस्तेमल किया जा सकता है ऑब्स्टेज (arrays) की तुलना योग, परिवर্तन, आयनशीक करने के लिए फॉन्कशन या लामदेटा।

5. खाताओं के साथ विशिष्ट गति (special operations with arrays): आप numpy का उपयोग करके खाताओं पर एक रोप लिखना सुलभ होगा या संकलन (concatenation) करना, श्रेणी (slicing) करना, कृतरिम या आयत बदलना।

6. खाताओं की संतुलना (array stacking): numpy डिमेंशনों को संरचित करके अधिक खाताओं की संतुलना बनाएँ सकते हैं।

7. मूलयन और प्रोफ़ाइलिंग (reshaping and profiling): numpy खाता को आधारित या जगही रुप में बदलना और व्यवस्था शीर्षण करने के लिए उपकरणें।

8. आधारित खाताओं (indexed arrays): numpy में भुजनीय साथ डिमेंशनों के उपयोग करके आधारित खाताओं बनाएँ सकते हैं।

9. खाताओं की दीपकोश (array visualization): numpy खाता के मूल ज्ञान या डीग्रीट डिस플ेय के लिए matplotlib या seaborn आदि उपयोग करके दीपकोश बनाएँ सकते हैं।

10. सामान्य-धार्य विभाग (statistical analysis): numpy के तुलना, आयत और सीरीज के लिए अपीकोड या संरचनाओं का उपयोग करके सामान्य-धार्य विभाग आदि संकलन किए सकते हैं।

numpy हो सकती है एक अत्यधिक शक्तिशाली और आकृतिक नैतिक उपकरण, जबकि pandas (एक अनूष्टर माप-इंडेयस और फिले और श्रेणी करने के उपकरण) हो सकती है एक आकृतिक डाटा संरचना बदलने और व्यवस्थापूर्ण अनुकूल उपकरण। भुजनीय या डिमेंशनों का उपयोग करते समAY हो सकते हैं और pandas एक अधिक आकृतिक विशेषताओं साथ एक बड़ी समावेय जोडने के लिए numpy के साथ इस्तेमल हो सakte हैं।

आप pandas और numpy भविष्यवani टूल्स दर्श अपने डीप कार्य में कैसे सह उत्साह डालें?