Difference between revisions of "Python-3.4.3/C3/Getting-started-with-arrays/Hindi"
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Latest revision as of 12:55, 1 August 2019
| Time | Narration |
| 00:01 | Getting started with arrays पर स्पोकन ट्यूटोरियल में आपका स्वागत है। |
| 00:06 | इस ट्यूटोरियल में, आप सीखेंगे
डेटा का उपयोग करके arrays बनाना। lists से arrays बनाना । बुनियादी array ऑपरेशन्स क्रियान्वित करना। एक identity matrix बनाना। और method zeros का उपयोग करना। |
| 00:24 | इस ट्यूटोरियल को रिकॉर्ड करने के लिए मैं उपयोग कर रही है Ubuntu Linux 16.04 ऑपरेटिंग सिस्टम, Python 3.4.3 और IPython 5.1.0 |
| 00:39 | इस ट्यूटोरियल का अभ्यास करने के लिए, आपको ज्ञात होना चाहिए कि Lists का उपयोग कैसे करें। यदि नहीं, तो इस वेबसाइट पर संबंधित ट्यूटोरियल देखें। |
| 00:50 | Arrays homogeneous data structures होते हैं। इसमें सभी elements समान data type के होने चाहिए। |
| 00:58 | इस ट्यूटोरियल में, हम numpy library का उपयोग करेंगे, जिसका उपयोग हमने पिछले ट्यूटोरियल में किया है। |
| 01:05 | पहले Ctrl+Alt+T कीज एक साथ दबाकर टर्मिनल खोलें। |
| 01:12 | ipython3 टाइप करके ipython शुरू करें और एंटर दबाएं। हम ipython prompt देख सकते हैं। |
| 01:22 | अब हम numpy इंपोर्ट करेंगे। टाइप करें import numpy as np और एंटर दबाएं। |
| 01:32 | अब देखते हैं arrays कैसे बनाते हैं। |
| 01:36 | यहाँ से याद रखें, कि terminal पर प्रत्येक कमांड टाइप करने के बाद एंटर की दबानी है। |
| 01:44 | टाइप करें, a1 is equal to np dot array parentheses में square brackets में 1 comma 2 comma 3 comma 4 |
| 01:54 | टाइप करें a1 ध्यान दें कि यहाँ हमने one dimensional array बनाया है। |
| 02:02 | साथ ही ध्यान दें कि एक array को बनाने के लिए ऑब्जेक्ट जिसे हमने पास किया वह list अर्थात a1 है। |
| 02:09 | आगे हम देखेंगे कि two dimensional array कैसे बनाते हैं। |
| 02:14 | Two dimensional array lists की list को array में परिवर्तित करके बनाया जाता है। |
| 02:20 | टाइप करें, a2 is equal to np dot array parentheses में square brackets में again square brackets में 1 comma 2 comma 3 comma 4 comma square brackets में 5 comma 6 comma 7 comma 8 |
| 02:38 | टाइप करें a2 यह हमारा 2-dimensional array है। |
| 02:44 | अब हम arange method के बारे में देखेंगे। |
| 02:48 | array में elements व्यवस्थित करने के लिए, हम arange method का उपयोग करते हैं। सिंटैक्स यहाँ दिखाया गया है। |
| 02:57 | टाइप करें ar is equal to np dot arange parentheses में 1 comma 9. |
| 03:04 | टाइप करें print parentheses में ar |
| 03:08 | यहाँ, 1 start वैल्यू है और 9 stop वैल्यू है। |
| 03:13 | जैसा कि आप देख सकते हैं, हमें 1 शामिल और 9 हटाने के साथ 1 से 9 के मध्य one dimensional array प्राप्त होता है। |
| 03:22 | यह stop वैल्यू से एक कम elements देगा। |
| 03:26 | क्या हम 2 by 4 क्रम का two dimensional array बना सकते हैं? हाँ, हम यह कर सकते हैं। |
| 03:33 | हम एक array के आकार को बदलने के लिए reshape method का उपयोग करेंगे। |
| 03:38 | सिंटैक्स है: object.reshape parentheses मेंrows comma columns |
| 03:45 | टर्मिनल पर वापस जाएं। |
| 03:48 | टाइप करें, ar dot reshape parentheses में2 comma 4. |
| 03:54 | टाइप करें ar मूल array ar का आकार बदलता नहीं है। |
| 04:00 | यदि आप मूल array का आकार बदलना चाहते हैं, तो टाइप करें ar dot shape is equal to parentheses में 2 comma 4. |
| 04:11 | टाइप करें ar हम देख सकते हैं कि मूल array ar का आकार अब बदल गया है। |
| 04:20 | एक array का आकार ज्ञात करने के लिए, हम method shape का उपयोग कर सकते हैं। |
| 04:25 | यह array के आकार का tuple रिटर्न करता है। tuple elements की ordered list है। |
| 04:34 | अब हमारे द्वारा बनाए गए arrays का आकार जाँचते हैं। |
| 04:38 | टाइप करें a2 dot shape a2.shape ऑब्जेक्ट एक tuple है, और यह tuple (2, 4) रिटर्न करता है। |
| 04:47 | यहाँ वीडियो रोकें, निम्न अध्याय का अभ्यास करें और पुनः वीडियो शुरू करें। |
| 04:52 | arrays a1 और ar का आकार ज्ञात करें, जिन्हें हमने इस ट्यूटोरियल में पहले बनाया था। |
| 04:58 | हल देखें । टाइप करें a1 dot shape |
| 05:04 | क्योंकि a1 single dimensional array है, इसलिए column खाली है। |
| 05:09 | टाइप करें, ar dot shape , ar two dimensional array है |
| 05:15 | अब भिन्न datatypes के एलिमेंट्स के साथ नया array बनाने का प्रयास करें। |
| 05:21 | टाइप करें a3 is equal to np dot array parentheses में square brackets में 1 comma 2 comma 3 comma single quotes में a string |
| 05:33 | Arrays समान datatype के साथ elements हैंडल करता है। |
| 05:37 | यहाँ हम भिन्न datatypes के साथ हैंडल कर रहे हैं। तो यह एक एरर देना चाहिए। |
| 05:44 | टाइप करें a3 लेकिन हमें कोई भी एरर नहीं मिलता है। क्योंकि सभी elements निःसंदेह strings में परिवर्तित होते हैं। |
| 05:54 | इस तरह array कार्य करता है। |
| 05:57 | ध्यान दें कि आउटपुट दर्शाता है dtype=’<U21' |
| 06:04 | dtype क्रम में ऑब्जेक्ट को नियंत्रित करने के लिए आवश्यक datatype है। |
| 06:10 | dtype का कैरेक्टर्स अर्थात ’<U21' python वर्जन के साथ भिन्न हो सकता है। |
| 06:17 | अब हम identity matrix के बारे में सीखेंगे। |
| 06:21 | यह main diagonal पर एक और सभी अन्य elements पर शून्य के साथ क्रम (n,n) का square matrix है। |
| 06:29 | सिंटैक्स है identity parentheses में n |
| 06:34 | अब देखें कि 2 by 2 का identity matrix कैसे बनाते हैं। |
| 06:39 | टाइप करें, np dot identity parentheses में 2 |
| 06:45 | हम अपेक्षानुसार सभी एक को main diagonal में देख सकते हैं। |
| 06:50 | अगला Zeros method है। |
| 06:53 | यह 0 के रूप में सभी elements के साथ एक m by n matrix बनाता है। |
| 06:58 | सिंटैक्स हैःzeros parentheses में parentheses में m, n |
| 07:05 | सभी elements zero के साथ आकार (4, 5) का एक array बनाएं। |
| 07:11 | टाइप करें, np dot zeros parentheses में parentheses में 4 comma 5. |
| 07:18 | identity और zeros method के डिफॉल्ट आउटपुट float datatype में हैं। |
| 07:24 | निम्न फंक्शन्स के बारे में स्वयं पता करें :
zeros_like ones ones_like |
| 07:34 | निम्न करने का प्रयास करें |
| 07:36 | पहले a1 की वैल्यू जाँचें जिसे हमने पहले असाइन किया है। |
| 07:41 | टाइप करें a1 हम देखते हैं कि a1 single dimensional array है। |
| 07:48 | अब a1 multiplied by 2 का प्रयास करें यह सभी elements का 2 से गुणन के साथ नया array रिटर्न करता है। |
| 07:58 | अब फिर से a1 का कंटेंट जाँचें । ध्यान दें कि a1 की वैल्यू अभी भी समान है। |
| 08:06 | उसी तरह हम जोड़ के साथ भी प्रयास करेंगे। |
| 08:10 | टाइप करें, a1 plus 2 यह दो सम्मिलित सभी elements के साथ नया array रिटर्न करता है। |
| 08:18 | टाइप करें a1 लेकिन फिर से ध्यान दें कि a1 की वैल्यू नहीं बदली है। |
| 08:26 | a1 plus equal to 2 के साथ प्रयास करें। |
| 08:31 | टाइप करें a1 यह स्वयं array a1 को बदलता है क्योंकि हम a1 को नया आउटपुट असाइन कर रहे हैं। |
| 08:41 | हम arrays के साथ सभी गणितीय ऑपरेशन्स का उपयोग कर सकते हैं। आगे हम देखेंगे कि दो arrays को जोड़ना कैसे है। |
| 08:50 | टाइप करें, a1 is equal to np dot array parentheses में square brackets में 1, 2, 3, 4 |
| 09:00 | टाइप करें a2 is equal to np dot array parentheses में square brackets में 5, 6, 7, 8 |
| 09:10 | टाइप करें a1 plus a2 यह element दर element जोड़कर एक array रिटर्न करता है। |
| 09:18 | टाइप करें a1 multiplied by a2 यह element दर element गुणन के साथ एक array रिटर्न करता है। |
| 09:27 | इसी के साथ हम इस ट्यूटोरियल के अंत में आ गए हैं। |
| 09:31 | इस ट्यूटोरियल में हमने सीखाः
1. array() function का उपयोग करके एक array बनाना। 2. arrays पर कुछ बुनियादी ऑपरेशन्स जैसे जोड और गुणा क्रियान्वित करना। 3. मेथड्स का उपयोग करना जैसे - shapearange, reshapeidentity और zeros |
| 09:50 | यहाँ हल करने हेतु आपके लिए कुछ स्वतः निर्धारण वाले प्रश्न हैं। |
| 09:54 | x is equal to np.array parentheses में square brackets में 1, 2, 3, square brackets में 5, 6, 7 वैध स्टेटमेंट है?
सत्य असत्य |
| 10:10 | और उत्तर है असत्य |
| 10:13 | सही तरीका है lists की list के रूप में elements असाइन करना और फिर उनको array में परिवर्तित करना। |
| 10:19 | वह है x is equal to np.array parentheses में square brackets में फिर से square brackets में 1, 2, 3, square brackets में5, 6, 7 |
| 10:35 | कृपया समय के साथ अपने प्रश्नों को इस फोरम में पोस्ट करें। |
| 10:39 | कृपया Python से संबधित अपने सामान्य प्रश्नों को इस फोरम पर पोस्ट करें। |
| 10:44 | FOSSEE टीम TBC परियोजना का समन्वय करती है। |
| 10:48 | स्पोकन ट्यूटोरियल प्रोजेक्ट NMEICT, MHRD, भारत सरकार द्वारा वित्त पोषित है। अधिक जानकारी के लिए, इस वेबसाइट पर जाएँ। |
| 10:57 | यह स्क्रिप्ट विकास द्वारा अनुवादित है। हमसे जुड़ने के लिए धन्यवाद। |
