NumPy arrays से कॉलम निकालना

निम्न में से कौन-सा expression numpy array arr के पहले तीन columns लौटाएगा?

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यह अध्याय आपको MATLAB से Python की ओर बढ़ना शुरू कराता है। आप MATLAB और Python के बीच कुछ समानताएँ और अंतर जानेंगे, methods और packages का उपयोग कैसे करें, और लोकप्रिय NumPy पैकेज से परिचित होंगे।

Exercise 1: Python में आपका स्वागत है!Exercise 2: बेसिक कैलकुलेशन Exercise 3: Investment का फ़ोरकास्टिंग Exercise 4: वैरिएबल के प्रकार Exercise 5: मेथड्स और पैकेज Exercise 6: Methods के साथ strings में बदलाव Exercise 7: Python packages का उपयोग Exercise 8: एरेज़ और प्लॉटिंग Exercise 9: NumPy arrays के साथ शुरुआत Exercise 10: साइकिल ट्रैफिक का प्लॉट बनाना Exercise 11: जानवरों की दीर्घायु का अनुमान क्या लगाता है?

इस अध्याय में, आप अपने नए NumPy ज्ञान पर आगे निर्माण करेंगे। आप NumPy arrays में गहराई से जाएँगे—जो matrices के Python समकक्ष हैं—और गणितीय ऑपरेशंस व इंडेक्सिंग करेंगे। आप एक और महत्वपूर्ण Python डेटा स्ट्रक्चर, list, का भी अन्वेषण शुरू करेंगे, और अध्याय के अंत में Matplotlib का उपयोग करके अपनी arrays के कस्टम प्लॉट बनाएँगे।

Exercise 1: NumPy arrays में गहराई से समझ Exercise 2: समय के साथ पूर्वानुमान Exercise 3: ऑर्गेनिक एवोकाडो कितने ज्यादा महंगे हैं?Exercise 4: NumPy arrays की Indexing Exercise 5: NumPy arrays से कॉलम निकालना

वर्तमान अभ्यास

Exercise 6: हफ्ते भर में बाइक ट्रैफिक Exercise 7: Boolean indexing से arrays को फ़िल्टर करना Exercise 8: लिस्ट्स Exercise 9: लिस्ट की खोज Exercise 10: Lists से NumPy arrays बनाना Exercise 11: लिस्ट्स और arrays पर ऑपरेशन Exercise 12: कस्टमाइज़्ड प्लॉट्स Exercise 13: Colors, linestyles, and legends Exercise 14: रंग और आकार में डेटा एन्कोड करना Exercise 15: वन्यजीव टक्करों में इंजन के प्रकार तय करें

यह अध्याय कुछ शक्तिशाली Python डेटा स्ट्रक्चर्स से परिचय कराता है: dictionary और pandas DataFrame। आप key-value pairs सेट करके dictionaries बनाना, उन्हें देखना और संशोधित करना सीखेंगे। इसके बाद आप Pythonista के टूलबॉक्स के सबसे महत्वपूर्ण पैकेजों में से एक, pandas, से परिचित होंगे। खास तौर पर, आप pandas की संरचना, DataFrame, पर ध्यान देंगे, जो टेब्युलर डेटा को आसानी से एक्सेस करने योग्य तरीके से व्यवस्थित करता है। अंत में, आप सीखेंगे कि अलग-अलग डेटा टाइप्स को DataFrames में कैसे रूपांतरित करें ताकि आपके डेटा के साथ काम करना आसान हो जाए।

Exercise 1: Dictionaries Exercise 2: कौन-से keys?Exercise 3: डेटा निकालें Exercise 4: Dictionaries में बदलाव Exercise 5: DataFrames परिचय Exercise 6: pandas DataFrame को एक्सप्लोर करें Exercise 7: DataFrame से डेटा प्लॉट करें Exercise 8: pandas DataFrames तक पहुँचना Exercise 9: पंक्तियाँ और कॉलम एक्सेस करना Exercise 10: `.iloc` के कई रूप Exercise 11: pandas DataFrames बनाना Exercise 12: एक CSV फ़ाइल से Exercise 13: लिस्टों वाले dictionary से Exercise 14: डिक्शनरी की एक लिस्ट से

आप कोर्स का समापन अपने Python flow को नियंत्रित करके करेंगे। आप सीखेंगे कि अलग-अलग Python डेटा स्ट्रक्चर्स पर for loops का उपयोग करके कैसे इटरेट करें। आप if, else, और elif के ज़रिए Python में contingencies के बारे में भी जानेंगे, साथ ही Python के comparison operators (greater than, less than, आदि) जो तय करेंगे कि आपके कोड की कौन-सी लाइन्स चलेंगी। अंत में, आप Python के comparison operators का उपयोग करके NumPy arrays को फ़िल्टर करते हुए arrays पर वापस आएँगे।

Exercise 1: डेटा के माध्यम से लूप करना Exercise 2: Lists पर loop चलाना Exercise 3: एक ही फ़िगर पर कई प्लॉट ओवरले करना Exercise 4: Comparisons और Control Flow Exercise 5: विभिन्न प्रकार के एयरक्राफ्ट गिनना Exercise 6: DataFrame में कुछ खास पंक्तियाँ ढूँढना Exercise 7: डेटा फ़िल्टर करना Exercise 8: तेज़ आँकड़ों के लिए Boolean indexing Exercise 9: Booleans कमाल के हैं!Exercise 10: Boolean इंडेक्सिंग और Matplotlib के साथ मज़ेदार अभ्यास Exercise 11: बहुत बढ़िया!