numpy – শেষ পর্ব

আমরা ইতিমধ্যে numpy এর বেশিরভাগ ফাংশনই জেনে গিয়েছি। যারা সরাসরি শেষ পর্বে চলে এসেছেন, তারা চাইলে একবার আগের ২ পর্বে চোখ বুলিয়ে নিতে পারেন।

চলুন numpy এর বাকি ফাংশন গুলো নিয়ে কাজ শুরু করি। সবাই একবার হলেও কোডগুলো নিজে নিজে রান করে দেখবেন। তাহলে বুঝতে আরো সুবিধা হবে।

save numpy array as a file

np.save('file_name.npy', a) #where a = numpy array

Load from file

a = np.load('file_name.npy')

আপনি চাইলে csv ফাইলকেও numpy array তে লোড করতে পারবেন।

 np.genfromtxt("file_name.csv", delimiter=',')

array থেকে সব ভ্যালু কপি করবেন যেভাবেঃ

arr2 = a.copy()

২ টা এরের মধ্যে তুলনাঃ

 np.array_equal(a, b)

Change shape:

arr = np.array([2,3,4,5])
arr = np.reshape(arr,(2,2))
arr
>>> [[2,3],[4,5]] #result

Combining 2 array:

a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])
np.concatenate((a,b),axis= 0) #concatenate 2 arrays vertically, axis=0
>>>  array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]) #result
np.concatenate((a,b),axis= 1) #concatenate 2 arrays horizontally, axis=1
>>>  array([[1, 2, 5, 6], [3, 4, 7, 8]])  
### you can also use vstack and hstack. Both does the same job

Splitting arrays:

a = np.array([[1,2],[3,4]])
np.vsplit(a,2)  #vertical split
>>> [array([[1, 2]]), array([[3, 4]])] 
np.hsplit(a,2)  #horizontal split
>>>[array([[1],         [3]]),  array([[2],         [4]])] 

Split মূলত concatenate এর উলটা কাজ করে। concatenate দুইটা এরে কে জোড়া লাগায়। আর split একটা এরে কে আরো ভেঙ্গে ফেলে।

Slicing: হ্যা, আপনি চাইলে একটা এরে কে যেকোন জায়গা থেকে কেটে নিয়ে নিতে পারবেন।

a = np.array([1,2,3,4,5])
a[:2] #selects only first 2 elements
>>> array([1, 2]) 
a[2:] # প্রথম ২ টা ইলিমেন্ট এর পর থেকে সব সিলেক্ট করবে।
>>> array([3, 4, 5]) 

এইতো। আমি জানিনা কোনকিছু মিস করেছি কি না। করে থাকলে অবশ্যই জানাবেন। কোথাও না বুঝে থাকলেও জানাবেন। সাধ্যমতো উত্তর দেবার চেষ্টা করব।