हाईस्टैक क्या है?
Hstack के साथ आप क्षैतिज रूप से डेटा अपीयर कर सकते हैं। यह Numpy में एक बहुत ही आश्वस्त कार्य है। एक उदाहरण के साथ इसका अध्ययन करें:
## Horitzontal Stackimport numpy as npf = np.array([1,2,3])g = np.array([4,5,6])print('Horizontal Append:', np.hstack((f, g)))
आउटपुट:
Horizontal Append: [1 2 3 4 5 6]
क्या है vstack?
Vstack के साथ आप डेटा को लंबवत रूप से जोड़ सकते हैं। एक उदाहरण के साथ इसका अध्ययन करें:
## Vertical Stackimport numpy as npf = np.array([1,2,3])g = np.array([4,5,6])print('Vertical Append:', np.vstack((f, g)))
आउटपुट:
Vertical Append: [[1 2 3][4 5 6]]
यादृच्छिक संख्या उत्पन्न करें
गाऊसी वितरण उपयोग के लिए यादृच्छिक संख्या उत्पन्न करने के लिए
numpy.random.normal (स्थान, स्केल, आकार)
यहाँ
- स्थान: माध्य। वितरण का केंद्र
- पैमाना: मानक विचलन।
- आकार: रिटर्न की संख्या
## Generate random nmber from normal distributionnormal_array = np.random.normal(5, 0.5, 10)print(normal_array)[5.56171852 4.84233558 4.65392767 4.946659 4.85165567 5.61211317 4.46704244 5.22675736 4.49888936 4.68731125]
यदि प्लॉट किया जाता है तो वितरण निम्नलिखित कथानक के समान होगा
सारांश
नीचे, NumPy के साथ उपयोग किए जाने वाले आवश्यक कार्यों का सारांश
| उद्देश्य | कोड |
|---|---|
| लंबवत संलग्न करें | वीथैक |
| क्षैतिज रूप से जोड़ें | हस्टैक |