Array From Numerical Ranges in Python in Hindi – Numerical Ranges से Array कैसे बनाएं?
Table of Contents
2. linspace() Function in Hindi – linspace() Function क्या है
4. Difference Between arange() and linspace() in Hindi – दोनों में अंतर
कई बार हमें array बनाते समय हर element manually type नहीं करना होता, बल्कि एक fixed range के अंदर numbers अपने-आप generate करने होते हैं — जैसे 1 से 10 तक के numbers, या 0 से 1 के बीच equally spaced values। इसके लिए NumPy दो बहुत useful functions देता है — arange() और linspace()।
arange() Function in Hindi – arange() Function क्या है
arange() function किसी दिए गए range के अंदर, एक fixed step (जिसे "gap" या "interval" भी कह सकते हैं) के according numbers की एक array बनाता है। यह बिल्कुल Python के built-in range() function जैसा काम करता है, बस इसका output एक NumPy array होता है।
इसकी basic syntax कुछ इस तरह होती है:
numpy.arange(start, stop, step)
start: array कहाँ से शुरू होगी (default 0)।
stop: array कहाँ तक जाएगी (यह value खुद include नहीं होती)।
step: हर दो numbers के बीच कितना gap रहेगा (default 1)।
एक simple उदाहरण देखते हैं:
import numpy as np
arr = np.arange(1, 10, 2)
print(arr) # Output: [1 3 5 7 9]
यहाँ array 1 से शुरू होकर, 2-2 के gap से बढ़ते हुए, 10 से पहले तक के numbers बनाती है। ध्यान दीजिए कि stop value यानी 10, output में शामिल नहीं होती।
अगर सिर्फ एक value दी जाए, तो वह stop मानी जाती है और array 0 से शुरू होती है:
import numpy as np
arr = np.arange(5)
print(arr) # Output: [0 1 2 3 4]
यह image दिखाती है कि arange(1, 10, 2) कैसे fixed gap के साथ numbers की array बनाता है।
linspace() Function in Hindi – linspace() Function क्या है
linspace() function भी numbers की एक array बनाता है, लेकिन इसका तरीका arange() से थोड़ा अलग है। यहाँ हम gap नहीं बताते, बल्कि यह बताते हैं कि हमें start से stop के बीच कितने equally spaced numbers चाहिए।
इसकी basic syntax कुछ इस तरह है:
numpy.linspace(start, stop, num)
start: array कहाँ से शुरू होगी।
stop: array कहाँ खत्म होगी (यहाँ यह value by default include होती है)।
num: start और stop के बीच कुल कितने numbers चाहिए (default 50)।
एक उदाहरण देखते हैं:
import numpy as np
arr = np.linspace(0, 10, 5)
print(arr) # Output: [ 0. 2.5 5. 7.5 10. ]
यहाँ 0 से 10 के बीच बराबर दूरी पर कुल 5 numbers बनाए गए हैं। Python ने खुद ही calculate कर लिया कि इन 5 numbers के बीच 2.5 का gap रखना है, ताकि सारे numbers equally spaced रहें।
यही वजह है कि linspace() ज्यादातर graphs plot करने या scientific calculations में इस्तेमाल होता है, जहाँ हमें fixed संख्या में equally spaced points चाहिए होते हैं।
यह image दिखाती है कि linspace(0, 10, 5) कैसे 0 से 10 के बीच 5 equally spaced points बनाता है।
Examples in Hindi – arange() और linspace() के Examples
अब दोनों functions को साथ में practically समझने के लिए कुछ और examples देखते हैं।
Example 1: Decimal step के साथ arange()
import numpy as np
arr = np.arange(0, 1, 0.25)
print(arr) # Output: [0. 0.25 0.5 0.75]
यहाँ step 0.25 दिया गया है, इसलिए array में 0 से शुरू होकर हर बार 0.25 जुड़ते हुए numbers बने, और 1 से पहले तक ही array रुक गई।
Example 2: endpoint को exclude करना linspace() में
import numpy as np
arr = np.linspace(0, 10, 5, endpoint=False)
print(arr) # Output: [0. 2. 4. 6. 8.]
Default रूप से linspace() में stop value शामिल होती है, लेकिन endpoint=False देकर उसे बाहर भी रखा जा सकता है।
Example 3: reverse order में arange()
import numpy as np
arr = np.arange(10, 0, -2)
print(arr) # Output: [10 8 6 4 2]
यहाँ negative step देने से array उल्टे क्रम (decreasing order) में बनी।
Difference Between arange() and linspace() in Hindi – दोनों में अंतर
अक्सर students arange() और linspace() को लेकर confuse हो जाते हैं, क्योंकि दोनों ही numbers की range से array बनाते हैं। लेकिन दोनों के काम करने का तरीका अलग है — इसे नीचे table में साफ-साफ समझाया गया है।
| Point | arange() | linspace() |
|---|---|---|
| किस पर based है | Fixed step size (gap) पर | Fixed संख्या में numbers (num) पर |
| Stop value | By default include नहीं होती | By default include होती है |
| Output की संख्या | Step के हिसाब से बदलती रहती है | हमेशा num जितनी fixed रहती है |
| ज्यादा उपयोग | Integer values या loop जैसी counting के लिए | Graph plotting और equally spaced decimal values के लिए |
| Syntax | np.arange(start, stop, step) |
np.linspace(start, stop, num) |
Simple शब्दों में याद रखने का तरीका यह है — arange() में हम बताते हैं कि "कितना gap रखना है", जबकि linspace() में हम बताते हैं कि "कितने numbers चाहिए"। यही एक basic अंतर दोनों functions को अलग बनाता है।