পাইথনে অ্যারের ইনপুটের উপাদান-ভিত্তিক বর্গক্ষেত্রটি ফেরত দিন

অ্যারে ইনপুটের এলিমেন্ট-ওয়াইজ বর্গ রিটার্ন করতে, পাইথনে numpy.square() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি x*x এর মতো একই আকৃতির এবং dটাইপের উপাদান-ভিত্তিক x*x প্রদান করে। এটি একটি স্কেলার যদি x একটি স্কেলার হয়।

1ম প্যারামিটার, x হল ইনপুট ডেটা। 2য় প্যারামিটার, আউট হল একটি অবস্থান যেখানে ফলাফল সংরক্ষণ করা হয়। প্রদান করা হলে, এটির একটি আকৃতি থাকতে হবে যা ইনপুট সম্প্রচার করে। যদি প্রদান করা না হয় বা কোনোটিই না হয়, একটি নতুনভাবে বরাদ্দ করা অ্যারে ফেরত দেওয়া হয়। একটি টিপল (শুধুমাত্র একটি কীওয়ার্ড আর্গুমেন্ট হিসাবে সম্ভব) এর দৈর্ঘ্য অবশ্যই আউটপুট সংখ্যার সমান হতে হবে।

3য় প্যারামিটার, যেখানে, এই শর্তটি ইনপুটের মাধ্যমে সম্প্রচার করা হয়। অবস্থানে যেখানে শর্তটি সত্য, আউট অ্যারেটি ufunc ফলাফলে সেট করা হবে। অন্যত্র, আউট অ্যারে তার আসল মান বজায় রাখবে। মনে রাখবেন যে যদি ডিফল্ট out=None এর মাধ্যমে একটি uninitialized আউট অ্যারে তৈরি করা হয়, তবে এর মধ্যে থাকা অবস্থানগুলি যেখানে False শর্তটি অপ্রচলিত থাকবে৷

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন-

import numpy as np

array() পদ্ধতি ব্যবহার করে একটি numpy অ্যারে তৈরি করা হচ্ছে। আমরা int টাইপের উপাদান যুক্ত করেছি −

arr = np.array([[25, -50, 75], [-90, 81, 64]])

অ্যারে প্রদর্শন করুন −

print("Our Array...\n",arr)

মাত্রা পরীক্ষা করুন −

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

ডেটাটাইপ −

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

অ্যারে ইনপুটের উপাদান-ভিত্তিক বর্গক্ষেত্র ফেরত দিতে, numpy.square() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি x*x এর মতো একই আকৃতির এবং dটাইপের উপাদান-ভিত্তিক x*x প্রদান করে। এটি একটি স্কেলার যদি x একটি স্কেলার হয় −

print("\nResult...\n",np.square(arr))

উদাহরণ

import numpy as np

# Creating a numpy array using the array() method
# We have added elements of int type
arr = np.array([[25, -50, 75], [-90, 81, 64]])

# Display the array
print("Our Array...\n",arr)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# To return the element-wise square of the array input, use the numpy.square() method in Python
# The method returns the element-wise x*x, of the same shape and dtype as x. This is a scalar if x is a scalar.
print("\nResult...\n",np.square(arr))

আউটপুট

Our Array...
[[ 25 -50 75]
[-90 81 64]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Result...
[[ 625 2500 5625]
[8100 6561 4096]]