What is NumPy in Python

What is NumPy in Python

NumPy is a Python as well as a general purpose array processing package. It is a type of library which consists multidimensional array objects and a collection of routine for the processing of array. Mathematical and logical operations on arrays can be performed by using NumPy.

पायथन के साथ-साथ एक सामान्य उद्देश्य हेतु ऐरे प्रोसेसिंग पैकेज है। यह एक लाईब्रेरी है है जिसमें मल्टीडायमेंशनल ऐरे ऑब्जेक्ट होती हैं और सरणी के प्रोसेसिंग के लिए रूटिन का कलेक्शन है। NumPy का उपयोग करके, ऐरे पर गणितीय और तार्किक ऑपरेशन किया जा सकता है।

This chapter explains the basics of NumPy and also discusses the various array functions, types of indexing, etc.,

यह अध्याय NumPy की मूल बातें बताता है और विभिन्न ऐरे फंक्शंस, इंडेक्सिंग के प्रकार आदि के बारे में भी चर्चा करता

It contains various features including these important ones:

इसमें इन महत्वपूर्ण बातों सहित विभिन्न विशेषताएं शामिल हैं:

A powerful N-dimensional array object

एक शक्तिशाली N-डाइमेंशनल ऐरे ऑब्जेक्ट।

Sophisticated functions

परिष्कृत कार्य।

Tools for integrating C/C++ and Fortran code C/C++

और फोरट्रान कोड को एकीकृत करने के लिए उपकरण।

Useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities

लीनियर अलजेब्रा, फूरियर रूपांतरण, और यादृच्छिक संख्या क्षमताओं के लिए उपयोगी।

Other than its noticeable scientific uses of, Numpy can also be used as an efficient multidimensional container of non specific data.

इसके वैज्ञानिक उपयोगों के अलावा, NumPy को जेनेरिक डेटा के कुशल मल्टी-डायमेंशनल कंटेनर के रूप में भी इस्तेमाल किया जा सकता है।

Random data-types can be defined using numpy which permits numpy to seamlessly and quickly integrate with a wide form of databases.

NumPy का उपयोग करके मनमाने ढंग से डेटा-प्रकारों को परिभाषित किया जा सकता है जो NumPy को व्यापक रूप से और तेजी से डेटाबेस की एक विस्तृत विविधता के साथ एकीकृत करने की अनुमति देता है।

Operations using NumPy
NumPy का उपयोग करके ऑपरेशन
Using NumPy, a developer can perform the following operations:
NumPy का उपयोग करके, एक डेवलपर निम्नलिखित ऑपरेशन कर सकता है:

Mathematical and logical operations on arrays.

ऐरे पर मैथमेटिकल और लॉजिकल ऑपरेशन।

Fourier transforms and routines for shape manipulation.

फूरियर ट्रांसफार्म और शेप मैनीपुलेशन के लिए रूटिन ।

Operations related to linear algebra. NumPy has in-built functions for linear algebra and random number generation.

लीनियर अलजेब्रा से संबंधित ऑपरेशन। NumPy में लीनियर अलजेब्रा और रैंडम नम्बर जनरेशन के लिए ईन-बिल्ट फंक्शन हैं।

NumPy is mostly used along with packages like SciPy (Scientific Python) and Mat-plotlib (plotting library). This combination is an alternative for Matlab which is a popular platform for technical computing. But for Matlab, now Python became an extra up to date complete programming language.

NumPy का उपयोग अक्सर SciPy (वैज्ञानिक पायथन) और Mat-plotlib (प्लॉटिंग लाइब्रेरी) जैसे पैकेजों के साथ किया जाता है। इस कॉम्बिनेशन का व्यापक रूप से Matlab के प्रतिस्थापन के रूप में उपयोग किया जाता है, जो तकनीकी कंप्यूटिंग के लिए एक लोकप्रिय मंच है। हालाँकि, MatLab के लिए पायथन विकल्प को अब अधिक आधुनिक और संपूर्ण प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में देखा जा रहा है।

SciPy

Scipy is a free and open-source Python library used for scientific computing and technical computing. SciPy contains modules for optimization, linear algebra, integration, interpolation, special functions, FFT, signal and image processing ODE solvers and other tasks common in science and engineering. SciPy builds on the NumPy array object and is part of the NumPy stack which includes tools like Matplotlib, pandas and SymPy, and an expanding set of scientific computing libraries. The SciPy library is currently distributed under the BSD license, and its development is sponsored and supported by an open community of developers. It is also supported by NumFOCUS, a community foundation for supporting reproducible and accessible science. The basic data structure used by Scipy is a multidimensional array provided by the NumPy module. NumPy provides some functions for linear algebra, Fourier transforms, and random number generation, but not with the generality of the equivalent functions in SciPy.

SciPy एक फ्री और ओपेन सोर्स पायथन लाइब्रेरी है जिसका उपयोग वैज्ञानिक कंप्यूटिंग और तकनीकी कंप्यूटिंग के लिए किया जाता है। SciPy में ऑप्टिमाइजेशन, लीनियर अलजेब्रा, इंटीग्रेशन, इंटरपोलेशन, स्पेशल फंक्शन, FFT, सिग्नल औरते इमेज प्रोसेसिंग ODE सॉल्वर और साइंस और इंजीनियरिंग में कॉमन अन्य कार्यों के लिए मॉड्यूल हैं। SciPy NumPy ऐरे ऑब्जेक्ट पर बनाता है और NumPy स्टैक का हिस्सा होता है, जिसमें Matplotlib, pandas और SymPy जैसे उपकरण शामिल होते हैं, और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग लाइब्रेरी का एक विस्तार सेट होता है। SciPy लाइब्रेरी वर्तमान में BSD लाइसेंस के तहत वितरित की गई है, और इसका विकास डेवलपर्स के एक खुले समुदाय द्वारा प्रायोजित और समर्थित है। यह NumFOCUS द्वारा भी समर्थित है, जो प्रजनन योग्य और सुलभ विज्ञान का समर्थन करने के लिए एक सामुदायिक आधार है। SciPy द्वारा उपयोग की जाने वाली मूल डेटा संरचना एक बहुआयामी ऐरे है जो NumPy मॉड्यूल द्वारा प्रदान की जाती है। NumPy रैखिक बीजगणित, फूरियर रूपांतरण और यादृच्छिक संख्या पीढ़ी के लिए कुछ कार्य प्रदान करता है, लेकिन SciPy में समान कार्यों की व्यापकता के साथ नहीं।

Difference Between Numpy and Scipy
Numpy और Scipy में अन्तर

NumPy stands for Numerical Python while SciPy stands for Scientific Python.

NumPy न्यूमेरिकल पायथन के लिए है जबकि SciPy साइंटिफिक पायथन के लिए है।

Both NumPy and SciPy are modules of Python, and they are used for various operations of the data. NumPy और SciPy दोनों पायथन के मॉड्यूल हैं, और उनका उपयोग डेटा के विभिन्न परिचालनों के लिए किया जाता है।
NumPy is used for efficient operation on homogeneous data that are stored in arrays. In other words, it is used in the manipulation of numerical data. NumPy makes Python an alternative to MatLab, IDL, and Yorick.

NumPy का उपयोग सजातीय डेटा पर कुशल संचालन के लिए किया जाता है जो ऐरे में संग्रहीत किया जाता है। दूसरे शब्दों में, इसका उपयोग संख्यात्मक डेटा के हेरफेर में किया जाता है। NumPy Python को MatLab, IDL और Yorick का विकल्प बनाता है।

Scipy is a collection of tools for Python. These tools support operations like integration, differentiation, gradient optimization, and much more. As a matter of fact, all the general numerical computing is done via Scipy in Python.

SciPy पायथन के लिए उपकरणों का एक संग्रह है। ये उपकरण एकीकरण, विभेदन, ग्रेडिएंट ऑप्टिमाइजेशन और बहुत कुछ जैसे संचालन का समर्थन करते हैं। तथ्य की बात के रूप में, सभी सामान्य संख्यात्मक कंप्यूटिंग पायथन में SciPy के माध्यम से किया जाता है।

NumPy is written in C and it is faster than Scipy is all aspects of execution. It is suitable for computation of data and statistics, and basic mathematical calculation. Scipy is suitable for complex computing of numerical data.

NumPy C में लिखा गया है और यह SciPy की तुलना में तेज है, निष्पादन के सभी पहलू हैं। यह डेटा और आंकड़ों की गणना, और बुनियादी गणितीय गणना के लिए उपयुक्त है। SciPy संख्यात्मक डेटा की जटिल कंप्यूटिंग के लिए उपयुक्त है।

NumPy is used for basic operations such as sorting, indexing, and elementary functioning on the array data type and SciPy contains all the algebraic functions. If you are doing scientific computing with python, you should probably install both Numpy and SciPy. Most new features belong in SciPy rather than NumPy.

NumPy का उपयोग ऐरे डेटा प्रकार पर सॉर्टिंग, इंडेक्सिंग और प्राथमिक कार्यप्रणाली जैसे बुनियादी कार्यों के लिए किया जाता है और SciPy में सभी अलजेब्रिक फंक्शन होते हैं। यदि आप पायथन के साथ वैज्ञानिक कंप्यूटिंग कर रहे हैं, तो आपको शायद Numpy और SciPy दोनों को स्थापित करना चाहिए। अधिकांश नई सुविधाएँ NumPy के बजाय SciPy में हैं।

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