डेटाटाइम्स की एक सरणी को स्ट्रिंग्स की एक सरणी में बदलने के लिए, Python Numpy में numpy.datetime_as_string() विधि का उपयोग करें। विधि स्ट्रिंग की एक सरणी को इनपुट सरणी के समान आकार में लौटाती है। पहला पैरामीटर प्रारूप के लिए UTC टाइमस्टैम्प की सरणी है। दूसरा पैरामीटर टाइमज़ोन है, डेटाटाइम प्रदर्शित

प्राकृतिक लघुगणक लघुगणक घातांक फलन का व्युत्क्रम है, जिससे log(exp(x)) =x. प्राकृतिक लघुगणक आधार ई में लघुगणक है। यह विधि तत्व-वार x का प्राकृतिक लघुगणक लौटाती है। यदि x एक अदिश है तो यह एक अदिश है। पहला पैरामीटर इनपुट मान, सरणी जैसा है। दूसरा पैरामीटर बाहर है, एक स्थान जिसमें परिणाम संग्रहीत किया ज

इनपुट सरणी के आधार 2 लघुगणक को वापस करने के लिए, पायथन Numpy में numpy.log2() विधि का उपयोग करेंविधि x का बेस-2 लघुगणक लौटाती है। यह एक अदिश है यदि x एक अदिश है। पहला पैरामीटर, x इनपुट मान है, सरणी जैसा है। दूसरा पैरामीटर बाहर है, एक स्थान जिसमें परिणाम संग्रहीत किया जाता है। यदि प्रदान किया गया है,

मानक ज़बरदस्ती नियमों का पालन करते हुए सामान्य प्रकार का निर्धारण करने के लिए, Python numpy में numpy.find_common_type() विधि का उपयोग करें। पहला तर्क dtypes या dtype परिवर्तनीय वस्तुओं की एक सूची है जो सरणियों का प्रतिनिधित्व करता है। दूसरा तर्क स्केलर्स का प्रतिनिधित्व करने वाले dtypes या dtype पर

इनपुट सरणी के आधार 2 लघुगणक को वापस करने के लिए, पायथन Numpy में numpy.log2() विधि का उपयोग करेंविधि x का बेस-2 लघुगणक लौटाती है। यह एक अदिश है यदि x एक अदिश है। पहला पैरामीटर, x इनपुट मान है, सरणी जैसा। दूसरा पैरामीटर बाहर है, एक स्थान जिसमें परिणाम संग्रहीत किया जाता है। यदि प्रदान किया गया है, तो

डेटाटाइम्स की एक सरणी को स्ट्रिंग्स की एक सरणी में बदलने के लिए, Python Numpy में numpy.datetime_as_string() विधि का उपयोग करें। विधि स्ट्रिंग की एक सरणी को इनपुट सरणी के समान आकार में लौटाती है। पहला पैरामीटर प्रारूप के लिए UTC टाइमस्टैम्प की सरणी है। दूसरा पैरामीटर टाइमज़ोन है, डेटाटाइम प्रदर्शित

numpy.can_cast() विधि सही है यदि सरणी स्केलर और डेटा प्रकार thecasting नियम के अनुसार हो सकते हैं। पहला पैरामीटर स्केलर या डेटा प्रकार या सरणी है जिससे कास्ट किया जाना है। दूसरा पैरामीटर कास्ट करने के लिए डेटा प्रकार है। कदम सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import numpy as np यह जांचना कि क

एक अदिश प्रकार को वापस करने के लिए जो इनपुट सरणियों के लिए सामान्य है, पायथन Numpy में numpy.common_type () पद्धति का उपयोग करें। पहला पैरामीटर इनपुट सरणी है। रिटर्न प्रकार हमेशा एक अचूक (यानी फ़्लोटिंग पॉइंट) स्केलर प्रकार होगा, भले ही सभी सरणी पूर्णांक सरणी हों। यदि इनपुट में से कोई एक पूर्णांक सर

पूर्णांक प्रकारों के लिए मशीन की सीमा की जानकारी प्राप्त करने के लिए, PythonNumpy में numpy.iinfo () विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर int_type है यानी जानकारी प्राप्त करने के लिए पूर्णांक डेटा प्रकार का प्रकार। कदम सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import numpy as np न्यूनतम दिए गए dtype का

पूर्णांक प्रकारों के लिए मशीन की सीमा की जानकारी प्राप्त करने के लिए, PythonNumpy में numpy.iinfo () विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर int_type है यानी जानकारी प्राप्त करने के लिए पूर्णांक डेटा प्रकार का प्रकार। कदम सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - np के रूप में numpy आयात करें न्यूनतम दिए

फ्लोट प्रकारों के लिए मशीन सीमा जानकारी प्राप्त करने के लिए, PythonNumpy में numpy.finfo() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर फ़्लोटिंग प्रकार है यानी जानकारी प्राप्त करने के लिए फ्लोट डेटा प्रकार का प्रकार। कदम सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import numpy as np न्यूनतम दिए गए dtype का न्यू

हाइपरबोलिक स्पर्शरेखा की गणना करने के लिए, Python Numpy में numpy.tanh() विधि का उपयोग करें। समतुल्य tonp.sinh(x)/np.cosh(x) या -1j * np.tan(1j*x)। संगत अतिपरवलयिक स्पर्शरेखा मान लौटाता है। यह एक अदिश है यदि x एक अदिश है। पहला पैरामीटर, x इनपुट ऐरे है। दूसरा और तीसरा पैरामीटर वैकल्पिक हैं। दूसरा पै

सरणी तत्वों के हाइपरबोलिक स्पर्शरेखा की गणना करने के लिए, PythonNumpy में numpy.tanh() विधि का उपयोग करें। विधि np.sinh(x)/np.cosh(x) या -1j * np.tan(1j*x) के बराबर है। संगत अतिपरवलयिक स्पर्शरेखा मान लौटाता है। यह एक अदिश है यदि x एक अदिश है। पहला पैरामीटर, x इनपुटअरे है। दूसरा और तीसरा पैरामीटर वैक

फ़्लोटिंग पॉइंट प्रतिनिधित्व के घातांक भाग में बिट्स की संख्या प्राप्त करने के लिए, Python Numpy में numpy.finfo () विधि के iexpattribute का उपयोग करें। पहला पैरामीटर फ्लोट है यानी कि प्रकार के फ्लोट डेटा प्रकार के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए। कदम सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - im

दशमलव अंकों की अनुमानित संख्या प्राप्त करने के लिए जिसमें इस प्रकार का फ्लोट सटीक है, पायथन नम्पी में numpy.finfo() विधि की सटीक विशेषता का उपयोग करें। finfo() का पहला पैरामीटर फ्लोट है यानी फ्लोट डेटा प्रकार के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए। कदम सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - impor

numpy.min_scalar() विधि न्यूनतम डेटा प्रकार ढूंढती है। पहला पैरामीटर वह मान है जिसका न्यूनतम डेटा प्रकार पाया जाना है। स्केलर के लिए, डेटा प्रकार को सबसे छोटे आकार और सबसे छोटे स्केलर प्रकार के साथ लौटाता है जो इसका मान रख सकता है। गैर-स्केलर सरणी के लिए, वेक्टर का dtype असंशोधित लौटाता है। फ़्लोटिं

numpy.result_type() विधि उस प्रकार को लौटाती है जो NumPy टाइपप्रोमोशन नियमों को तर्कों पर लागू करने के परिणामस्वरूप होती है। पहला पैरामीटर कुछ ऑपरेशन का ऑपरेंड है जिसके परिणाम प्रकार की आवश्यकता होती है। NumPy में टाइप प्रमोशन कुछ मामूली अंतरों के साथ C++ जैसी भाषाओं के नियमों के समान काम करता है। ज

NaN को शून्य मानकर किसी दिए गए अक्ष पर सरणी तत्वों का संचयी योग वापस करने के लिए, thenancumprod() विधि का उपयोग करें। जब NaN का सामना करना पड़ता है और अग्रणी NaN को शून्य से बदल दिया जाता है, तो संचयी योग नहीं बदलता है। सभी-NaN या खाली स्लाइस के लिए शून्य लौटाए जाते हैं। संचयी कार्य जैसे, 5, 5+10, 5

NaN को शून्य मानकर किसी दिए गए अक्ष पर सरणी तत्वों का संचयी योग वापस करने के लिए, thenancumprod() विधि का उपयोग करें। जब NaN का सामना किया जाता है और अग्रणी NaN को शून्य से बदल दिया जाता है, तो संचयी योग नहीं बदलता है। सभी-NaN या खाली स्लाइस के लिए शून्य लौटाए जाते हैं। जब तक आउट निर्दिष्ट नहीं किया

यह निर्धारित करने के लिए कि दी गई वस्तु एक अदिश डेटा-प्रकार का प्रतिनिधित्व करती है या नहीं, numpy.issctype()विधि का उपयोग करें। विधि जाँच का बूलियन परिणाम लौटाती है कि क्या प्रतिनिधि एक अदिश प्रकार है। पहला पैरामीटर प्रतिनिधि है। यदि प्रतिनिधि एक अदिश प्रकार का एक उदाहरण है, तो सही लौटाया जाता है।