NumPy ကျူတိုရီရယ်

NumPy အိမ် NumPy နိဒါန်း NumPy စတင်ခြင်း။ NumPy Arrays ဖန်တီးခြင်း။ NumPy Array အညွှန်းကိန်း NumPy Array ကိုလှီးဖြတ်ခြင်း။ NumPy ဒေတာအမျိုးအစားများ NumPy Copy vs View NumPy Array Shape NumPy Array ကို ပြန်လည်ပုံဖော်ခြင်း။ NumPy Array Iterating NumPy Array Join NumPy Array ကို ခွဲလိုက်ပါ။ NumPy Array ရှာဖွေမှု NumPy Array အမျိုးအစား NumPy Array Filter

NumPy ကျပန်း

ကျပန်း Intro ဒေတာဖြန့်ဝေခြင်း။ ကျပန်း Permutation Seaborn Module ပုံမှန်ဖြန့်ဝေ Binomial ဖြန့်ဝေခြင်း။ ငါးဖြန့်ဖြူးရေး ယူနီဖောင်း ဖြန့်ဝေခြင်း။ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဖြန့်ဝေ Multinomial Distribution ထပ်ညွှန်းဖြန့်ဝေမှု Chi Square ဖြန့်ဝေခြင်း။ Rayleigh ဖြန့်ဝေခြင်း။ Pareto ဖြန့်ဝေခြင်း။ Zipf ဖြန့်ဝေခြင်း။

NumPy ufunc

ufunc နိဒါန်း ufunc လုပ်ဆောင်ချက်ကို ဖန်တီးပါ။ ufunc ရိုးရှင်းသောဂဏန်းသင်္ချာ ufunc အဝိုင်းဒဿမများ ufunc မှတ်တမ်းများ ufunc အနှစ်ချုပ်များ ufunc ထုတ်ကုန်များ ufunc ကွဲပြားမှုများ ufunc LCM ကိုရှာခြင်း။ ufunc GCD ရှာခြင်း။ ufunc Trigonometric ufunc ဟိုက်ပါရောလစ် ufunc လုပ်ဆောင်ချက်များကို သတ်မှတ်ပါ။

စာမေးပွဲ/လေ့ကျင့်ခန်းများ

NumPy Quiz NumPy လေ့ကျင့်ခန်းများ

NumPy Array အညွှန်းကိန်း


Array Elements များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပါ။

Array indexing သည် array element ကိုဝင်ရောက်ခြင်းနှင့်အတူတူပင်။

၎င်း၏ အညွှန်းနံပါတ်ကို ရည်ညွှန်းခြင်းဖြင့် array element တစ်ခုကို သင်ဝင်ရောက်နိုင်သည်။

NumPy အခင်းအကျင်းများရှိ အညွှန်းများသည် 0 ဖြင့် စတင်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ပထမဒြပ်စင်တွင် အညွှန်းကိန်း 0 ရှိပြီး ဒုတိယတွင် အညွှန်းကိန်း 1 စသည်တို့ပါရှိသည်။

ဥပမာ

အောက်ပါ array မှ ပထမဒြပ်စင်ကို ရယူပါ။

import numpy as np

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

print(arr[0])

ဥပမာ

အောက်ပါအခင်းအကျင်းမှ ဒုတိယဒြပ်စင်ကို ရယူပါ။

import numpy as np

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

print(arr[1])

ဥပမာ

အောက်ပါ array မှ တတိယနှင့် စတုတ္ထ အစိတ်အပိုင်းများကို ရယူပြီး ၎င်းတို့ကို ပေါင်းထည့်ပါ။

import numpy as np

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

print(arr[2] + arr[3])


2-D Array များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပါ။

2-D အခင်းအကျင်းများမှ အစိတ်အပိုင်းများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုရန် အတိုင်းအတာနှင့် ဒြပ်စင်၏ အညွှန်းကိန်းများကို ကိုယ်စားပြုသည့် ကော်မာခွဲထားသော ကိန်းပြည့်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

အတန်းသည် အတိုင်းအတာကို ကိုယ်စားပြုပြီး အညွှန်းသည် ကော်လံကို ကိုယ်စားပြုသည့် အတန်းများနှင့် ကော်လံများပါသည့် ဇယားကဲ့သို့ 2-D အခင်းအကျင်းများကို စဉ်းစားကြည့်ပါ။

ဥပမာ

ပထမတန်း၊ ဒုတိယကော်လံရှိ အစိတ်အပိုင်းကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပါ-

import numpy as np

arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])

print('2nd element on 1st row: ', arr[0, 1])

ဥပမာ

2nd အတန်း၊ 5th ကော်လံရှိ အစိတ်အပိုင်းကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပါ-

import numpy as np

arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])

print('5th element on 2nd row: ', arr[1, 4])

3-D Array များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပါ။

3-D အခင်းအကျင်းများမှ အစိတ်အပိုင်းများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုရန်အတွက် အတိုင်းအတာများနှင့် ဒြပ်စင်၏ အညွှန်းကိန်းများကို ကိုယ်စားပြုသည့် ကော်မာခွဲထားသော ကိန်းပြည့်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

ဥပမာ

ပထမ array ၏ဒုတိယအခင်းအကျင်း၏တတိယဒြပ်စင်ကိုဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပါ-

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

print(arr[0, 1, 2])

နမူနာရှင်းပြထားပါတယ်။

arr[0, 1, 2]တန်ဖိုးကို ရိုက်နှိပ်သည် 6

အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော်၊


ပထမကိန်းဂဏန်းသည် [[1၊ 2၊ 3]၊ [4၊ 5၊ 6]]
နှင့်
[[7၊ 8၊ 9]၊ [10၊ 11၊ 12]]
ပါဝင်သော ပထမအတိုင်းအတာကို ကိုယ်စားပြုသည် ၊ ကျွန်ုပ်တို့ ရွေးချယ်ထားသည် 0၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပထမအခင်းတွင် ကျန်ခဲ့သည်-
[[1၊ 2၊ 3]၊ [4၊ 5၊ 6]]

ဒုတိယနံပါတ်သည် ခင်းကျင်းနှစ်ခုပါ၀င်သည့် ဒုတိယအတိုင်းအတာကို ကိုယ်စားပြုသည်-
[1၊ 2၊ 3]
နှင့်-
[4၊ 5၊ 6]
ကျွန်ုပ်တို့ရွေးချယ်ထားသော 1ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒုတိယအခင်းအကျင်းတွင် ကျန်ခဲ့သည်-
[4၊ 5၊ 6]

တတိယနံပါတ်သည် တန်ဖိုးသုံးခုပါရှိသော တတိယအတိုင်းအတာကို ကိုယ်စားပြုသည်-
4
5
6
ကျွန်ုပ်တို့ရွေးချယ်ထားသော ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် တတိယတန်ဖိုး- 6 2ဖြင့် အဆုံးသတ်ပါသည်။


အနုတ်လက္ခဏာညွှန်းကိန်း

အဆုံးမှ array တစ်ခုသို့ဝင်ရောက်ရန် အနုတ်လက္ခဏာညွှန်းကိန်းကိုသုံးပါ။

ဥပမာ

2nd မှိန်မှိန်မှ နောက်ဆုံးအစိတ်အပိုင်းကို ပရင့်ထုတ်ပါ-

import numpy as np

arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])

print('Last element from 2nd dim: ', arr[1, -1])

လေ့ကျင့်ခန်းများဖြင့် သင့်ကိုယ်သင် စမ်းသပ်ပါ။

လေ့ကျင့်ခန်း

array တွင် ပထမဆုံးအရာအား ပုံနှိပ်ခြင်းအတွက် မှန်ကန်သော syntax ကို ထည့်သွင်းပါ။

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

print(arr)