डेटा हेरफेर के लिए पायथन का उपयोग करते समय हम अक्सर सूची से तत्वों को हटाते हैं। ऐसे तरीके हैं जो इसे प्रभावी ढंग से कर सकते हैं और पायथन उन कार्यों को मानक पुस्तकालय के साथ-साथ बाहरी पुस्तकालय के हिस्से के रूप में प्रदान करता है। हम बाहरी पुस्तकालय आयात करते हैं और इसका उपयोग तत्वों को जोड़ने और हट

इस लेख में हम देखेंगे कि कैसे एक सूची लें जिसमें कुछ विषम संख्याएं इसके तत्वों के रूप में हों और फिर उन विषम तत्वों को एक ही सूची में बार-बार जोड़ें। अर्थात यदि किसी सूची में विषम संख्या दो बार मौजूद है तो विषम संख्या संसाधित करने के बाद उसी सूची में चार बार उपस्थित होगी। इस आवश्यकता के लिए हमारे प

प्रत्येक प्रोग्रामिंग भाषा में प्रोग्राम निष्पादन के दौरान उठाए गए अपवाद को संभालने की सुविधा होती है। पायथन में कीवर्ड का उपयोग एक त्रुटि को पकड़ने और सिस्टम द्वारा उत्पन्न त्रुटि संदेश के बजाय एक उपयोगकर्ता परिभाषित त्रुटि संदेश को संकेत देने के लिए किया जाता है। इससे प्रोग्रामर के लिए त्रुटि होने

डिसीजन ट्री एक एल्गोरिथम है जो मुख्य रूप से डेटा वर्गीकरण परिदृश्यों पर लागू होता है। यह एक वृक्ष संरचना है जहां प्रत्येक नोड सुविधाओं का प्रतिनिधित्व करता है और प्रत्येक किनारे लिए गए निर्णय का प्रतिनिधित्व करता है। रूट नोड से शुरू करके हम वर्गीकरण के लिए सुविधाओं का मूल्यांकन करते हैं और एक विशिष्

भग्न पैटर्न प्रकृति में हमारे चारों ओर हैं। जैसे फर्न के पत्ते से निकाली गई एक छोटी शाखा पत्ती के समान होती है। या एक कंकड़ अक्सर पहाड़ के आकार जैसा दिखता है! तो एक बड़े पैटर्न को उत्पन्न करने के लिए छोटे पैटर्न की पुनरावृत्ति के इस विचार को फ्रैक्टल ट्री के रूप में जाना जाता है। पायथन प्रोग्रामिंग

डेटा एनकैप्सुलेशन के उद्देश्य के लिए, अधिकांश ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड भाषाएं गेटर्स और सेटर्स पद्धति का उपयोग करती हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि हम किसी ऑब्जेक्ट क्लास की विशेषताओं को अन्य वर्गों से छिपाना चाहते हैं ताकि डेटा का कोई आकस्मिक संशोधन अन्य वर्गों के तरीकों से न हो। जैसा कि नाम से पता चलता है, गे

डेटा प्रोसेसिंग प्रोग्राम में दिए गए मानों की सूची से अधिकतम और न्यूनतम मान खोजना एक बहुत ही सामान्य आवश्यकता है। पायथन में ये दो कार्य हैं जो संख्याओं और तारों दोनों को संभालते हैं। हम नीचे दिए गए उदाहरणों में दोनों परिदृश्य देखेंगे। संख्यात्मक मान हम उन संख्यात्मक मानों की एक सूची लेते हैं जिनमें

पांडा एक अजगर पुस्तकालय है जो डेटा विश्लेषण के लिए कई सुविधाएँ प्रदान करता है जो कि अजगर मानक पुस्तकालय में उपलब्ध नहीं है। ऐसी ही एक विशेषता डेटा फ़्रेम का उपयोग है। वे आयताकार ग्रिड हैं जो स्तंभों और पंक्तियों का प्रतिनिधित्व करते हैं। डेटा फ्रेम बनाते समय, हम कॉलम के नाम तय करते हैं और बाद के डेट

पायथन में विभिन्न पुस्तकालयों और कार्यों की व्यापक उपलब्धता है जो इसे डेटा विश्लेषण के लिए इतना लोकप्रिय बनाते हैं। हमें अपने विश्लेषण के लिए टुपल्स के समूह के लिए एकल कॉलम में मानों को जोड़ने की आवश्यकता हो सकती है। तो इस कार्यक्रम में हम टुपल्स की एक श्रृंखला में एक ही स्थिति या एक ही कॉलम में मौज

हमें कभी-कभी अजगर में विभिन्न डेटा तत्वों के लिए शून्य को स्ट्रिंग के रूप में जोड़ने की आवश्यकता हो सकती है। स्वरूपण और अच्छे प्रतिनिधित्व का कारण हो सकता है या कुछ गणनाओं का कारण हो सकता है जहां ये मान इनपुट के रूप में कार्य करेंगे। नीचे वे तरीके दिए गए हैं जिनका उपयोग हम इस उद्देश्य के लिए करेंगे।

यदि हमारे पास दो सूचियाँ हैं और हमें पहले तत्व के प्रत्येक तत्व को दूसरी सूची के प्रत्येक तत्व के साथ संयोजित करने की आवश्यकता है, तो हमारे पास निम्न दृष्टिकोण हैं। लूप के लिए उपयोग करना इस सीधे आगे के दृष्टिकोण में हम प्रत्येक सूची से तत्वों के क्रमपरिवर्तन वाली सूचियों की एक सूची बनाते हैं। हम लू

मैट्रिक्स गुणन एक लंबी प्रक्रिया है जहां मैट्रिक्स की प्रत्येक पंक्ति और स्तंभ से प्रत्येक तत्व को गुणा किया जाता है और एक निश्चित तरीके से जोड़ा जाता है। मैट्रिक्स गुणन के लिए, पहले मैट्रिक्स में कॉलम की संख्या दूसरे मैट्रिक्स में पंक्तियों की संख्या के बराबर होनी चाहिए। परिणाम मैट्रिक्स में पहले क

डेटा विश्लेषण के हिस्से के रूप में कुछ मानदंडों को पूरा करने वाली सूची से मूल्यों को फ़िल्टर करने की आवश्यकता होती है। इस लेख में हम देखेंगे कि किसी सूची से केवल सम मानों को कैसे फ़िल्टर किया जाए। हमें सूची के प्रत्येक तत्व का अध्ययन करना होगा और शेष की जांच के लिए इसे 2 से विभाजित करना होगा। यदि श

डेटा विश्लेषण के हिस्से के रूप में, हम एक शब्दकोश के रूप में नकारात्मक मूल्यों को हटाने के लिए परिदृश्यों में आएंगे। इसके लिए हमें शब्दकोश में प्रत्येक तत्व के माध्यम से लूप करना होगा और मूल्य की जांच के लिए एक शर्त का उपयोग करना होगा। इसे प्राप्त करने के लिए नीचे दो दृष्टिकोण लागू किए जा सकते हैं।

एक बहुमुखी भाषा के रूप में और बहुत बड़ी संख्या में उपयोगकर्ता समर्थित मॉड्यूल की उपलब्धता के रूप में, हम पाते हैं कि पायथन ओएस स्तर प्रोग्रामिंग में भी अच्छा है। इस लेख में हम देखेंगे कि कैसे अजगर विंडोज़ ऑपरेटिंग सिस्टम की रजिस्ट्री तक पहुँच प्राप्त कर सकता है। हमें winreg . नामक मॉड्यूल आयात करने

मान लीजिए कि हमारे पास पूर्णांकों की एक सरणी है। हमें दो पूर्णांकों के सूचकांकों को वापस करना होगा, जैसे कि यदि हम उन्हें जोड़ दें, तो हम एक विशिष्ट लक्ष्य तक पहुंच जाएंगे जो कि दिया गया है। यहां हम एक धारणा लेंगे, कि सरणी में हमेशा एक अनूठा समाधान होगा, इसलिए एक ही लक्ष्य के लिए सूचकांकों का कोई भी

मान लीजिए कि हमारे पास एक 32-बिट हस्ताक्षरित पूर्णांक संख्या है। हमें संख्या लेनी है और अंकों को उलटना है। तो अगर संख्या 425 की तरह है, तो आउटपुट 524 होगा। एक और बात हमें ध्यान में रखनी होगी कि संख्या हस्ताक्षरित है, इसलिए कुछ नकारात्मक संख्याएं हो सकती हैं। तो अगर संख्या -425 है, तो यह -524 होगी।

मान लीजिए हमारे पास पूर्णांक है। हमें यह जांचना है कि पूर्णांक पैलिंड्रोम है या नहीं। तो क्या पूर्णांक आगे या विपरीत क्रम में समान है, तो संख्या पैलिंड्रोम है। उदाहरण के लिए मान लीजिए कि संख्या 454 है, यदि हम इसे उलट दें तो यह फिर से 454 हो जाएगी। तो यह पैलिंड्रोम है। अब यदि संख्या -565 है, तो 565-

मान लीजिए कि हमारे पास रोमन अक्षर हैं; हमें उन्हें एक पूर्णांक में बदलना होगा। जैसा कि हम जानते हैं कि रोमन अंक नीचे दिए गए कुछ अलग प्रतीकों में प्रतिनिधित्व करते हैं - अंक मान मैं 1 V 5 X 10 L 50 C 100 D 500 M 1000 यदि हम रोमन संख्याओं को बारीकी से देखें, तो मान लीजिए कि अंक II है, तो यह

मान लीजिए कि हमारे पास एक सरणी में स्ट्रिंग्स का एक सेट है। हमें सरणी में स्ट्रिंग के बीच सबसे लंबा सामान्य उपसर्ग ढूंढना है। यहां हम मानेंगे कि सभी स्ट्रिंग्स लोअर केस स्ट्रिंग्स हैं। और अगर कोई सामान्य उपसर्ग नहीं है, तो वापस करें। तो अगर एक स्ट्रिंग की सरणी [स्कूल, शेड्यूल, स्कॉटलैंड] की तरह है