পাইথনে NumPy অ্যারে সহ সম্প্রচার করা হচ্ছে

আমরা জানি বিভিন্ন অ্যারের মধ্যে গাণিতিক ক্রিয়াকলাপগুলি মাসিক ঘটবে যদি অ্যারেগুলি সমান আকারের দুর্দান্ত প্রয়োজনীয় নির্দিষ্ট আকারের হয়। কিন্তু এমন পরিস্থিতি রয়েছে যখন আমরা অসম আকারের মুছে ফেলতে পারি এবং এখনও তার আকারে '1' দিয়ে ছোট এনডিম দিয়ে অ্যারে পূরণ করে অ্যারেগুলির একটিকে উন্নত করে তাদের উপর গাণিতিক ক্রিয়াকলাপ প্রয়োগ করতে পারি। তাই মূলত ব্রডকাস্টিং এবং অ্যারে মানে এর আকৃতি পরিবর্তন করে যেকোনো প্রয়োজনীয় আকৃতিতে।

অ্যারে বোরাডকাস্টিংয়ের নিয়ম

• অন্যটির তুলনায় ছোট ndim সহ অ্যারে তার আকারে '1' দিয়ে আগে লেখা হয়।

• আউটপুট আকারের প্রতিটি মাত্রার আকার সেই মাত্রার ইনপুট আকারের সর্বাধিক।

• একটি ইনপুট গণনায় ব্যবহার করা যেতে পারে, যদি একটি নির্দিষ্ট মাত্রার আকার আউটপুট আকারের সাথে মেলে বা এর মান ঠিক 1 হয়।

• যদি একটি ইনপুটের একটি মাত্রা 1 হয়, সেই মাত্রার প্রথম ডেটা এন্ট্রিটি সেই মাত্রা বরাবর সমস্ত গণনার জন্য ব্যবহৃত হয়৷

উদাহরণ

নিচের উদাহরণটি দেখায় যে কীভাবে সম্প্রচারটি নম্পি অ্যারে ব্যবহার করে অ্যারে ম্যানিপুলেশনের সময় ঘটে৷

import numpy as np
a = np.array([[0.0,0.0,0.0],[10.0,10.0,10.0],[20.0,20.0,20.0],[30.0,30.0,30.0]])
b = np.array([1.0,2.0,3.0])

print 'First array:'
print a
print '\n'

print 'Second array:'
print b
print '\n'

print 'First Array + Second Array'
print a + b

আউটপুট

উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয় -

First array:
[
   [ 0. 0. 0.]
   [ 10. 10. 10.]
   [ 20. 20. 20.]
   [ 30. 30. 30.]
]

Second array:
[ 1. 2. 3.]

First Array + Second Array
[
   [ 1. 2. 3.]
   [ 11. 12. 13.]
   [ 21. 22. 23.]
   [ 31. 32. 33.]
]