NumPy arrays के साथ प्रैक्टिस
आइए numpy arrays को slice करने और NumPy की broadcasting अवधारणा का अभ्यास करें। याद रखें, broadcasting से आशय numpy array की उस क्षमता से है जिसमें ऑपरेशंस को वेक्टराइज़ किया जाता है, यानी वे किसी ऑब्जेक्ट के सभी एलिमेंट्स पर एक साथ लागू होते हैं।
एक दो-आयामी numpy array (जिसका नाम nums है) आपके सत्र में लोड किया गया है और आपकी सुविधा के लिए कंसोल में प्रिंट भी किया गया है। numpy को आपके सत्र में np के रूप में इम्पोर्ट किया गया है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Efficient Python Code लिखना
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Print second row of nums
print(nums[____,____])
# Print all elements of nums that are greater than six
print(____[____ > ____])
# Double every element of nums
nums_dbl = ____ * ____
print(nums_dbl)
# Replace the third column of nums
nums[____,____] = ____[____,____] + ____
print(nums)