Skip to content
Navigation Menu
{{ message }}
forked from devsonket/devsonket.github.io
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
Expand file tree
/
Copy pathpython3-cheat-sheet.json
More file actions
619 lines (619 loc) · 43.4 KB
/
Copy pathpython3-cheat-sheet.json
File metadata and controls
619 lines (619 loc) · 43.4 KB
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
{
"id": "python3-cheat-sheet",
"title": "পাইথন ৩ চিটশিট",
"slug": "python3-cheat-sheet",
"description": "পাইথন ৩ প্রোগ্রামিং এর চিটশিট",
"colorPref": "#ffff00",
"contents": [{
"title": "বেইস টাইপস (Base Types)",
"items": [{
"definition": "পূর্ণ সংখ্যা",
"code": "int উদাহরণ: 234, 0, -193, 0b010, 0xF3"
},
{
"definition": "ফ্লোটিং পয়েন্ট সংখ্যা",
"code": "float উদাহরণ: 9.23, 0.0, -1.7e-6"
},
{
"definition": "বুলিয়ান",
"code": "bool উদাহরণ: True, False"
},
{
"definition": "স্ট্রিং অথবা অক্ষর",
"code": "str উদাহরণ: 'hello', \"world\""
},
{
"definition": "বাইটস",
"code": "bytes উদাহরণ: b'toto\\xfe\\775'"
}
]
},
{
"title": "টাইপ যাচাই (Type Verification)",
"items": [{
"definition": "যে কোনো ভ্যারিয়েবলের টাইপ যাচাই",
"code": "type(variable)"
}]
},
{
"title": "কনটেইনার টাইপস (Container Types)",
"items": [{
"definition": "লিস্ট",
"code": "list উদাহরণ: [1, 2, 3], ['x', 22, -3, 2]"
},
{
"definition": "ডিকশনারি",
"code": "dict উদাহরণ: {'one': 1, 'two': 2}"
},
{
"definition": "টুপল (ইমিউটেবল বা অপরিবর্তনযোগ্য ডেটা টাইপ)",
"code": "tuple উদাহরণ: (1, 2, 'x',)"
},
{
"definition": "সেট",
"code": "set উদাহরণ: {1, 2, 'y'}"
}
]
},
{
"title": "ভ্যারিয়েবল এসাইনমেন্ট (Variable Assginment)",
"items": [{
"code": "x = 1.2 + 8 + sin(0)",
"definition": "এখানে x হলো ভ্যারিয়েবল এবং সমান চিহ্নের ডান পাশে রয়েছে কম্পিউটেড এক্সপ্রেশন অথবা ভ্যালু"
},
{
"code": "y, z, r = 9.2, -7.6, 'bad'",
"definition": "একাধিক ভ্যারিয়েবল এসাইনমেন্টঃ ডানপাশে ভ্যারিয়েবল সমূহ এবং বাম পাশে কমা দ্বারা বিভক্ত এদের ভ্যালু সমূহ ক্রমান্বয়ে সজ্জিত"
},
{
"code": "x += 3 (or x = x + 3)",
"definition": "Increment: ইনক্রিমেন্ট"
},
{
"code": "x -= 3 (or x = x + 3)",
"definition": "Decrement: ডিক্রিমেন্ট"
}
]
},
{
"title": "টাইপ কনভারসন (Type Conversion)",
"items": [{
"definition": "স্ট্রিং কে int নাম্বারে পরিবর্তন",
"code": "int('15') → 15"
},
{
"definition": "int নাম্বারের পরিবর্তনের ক্ষেত্রে বেইস এর ব্যবহার: উদাহরন ১ ও ২ এ যথাক্রমে বেইস ১৬ এবং বেইস ১০ ব্যবহার করা হয়েছে",
"code": "উদাহরণ ১: int('3f', 16) → 63 উদাহরণ ২: int('123', 10) → 123"
},
{
"definition": "দশমিকের পরের অংশের কর্তন",
"code": "int(15.56) → 15"
},
{
"definition": "float নাম্বারে পরিবর্তন",
"code": "float('-11.24e8') → -1124000000.0"
},
{
"definition": "round এর মাধ্যমে একটি দশমিক ভগ্নাশের দশমিকের পরের অংশের নম্বরের সংখ্যা কমিয়ে আনা হয়",
"code": "round(15.56, 1) → 15.6"
},
{
"definition": "বুলিয়ানে পরিবর্তন",
"code": "bool(x) → উত্তর False হবে যদি x এর মান None অথবা '' (শূন্য স্ট্রিং) হয়, True হবে x এর অন্যান্য মান এর জন্যে"
},
{
"definition": "স্ট্রিং এ পরিবর্তন",
"code": "str(x) → '...' এখানের x এর যেকোন ভ্যালু স্ট্রিং এ রূপান্তরিত হবে"
},
{
"definition": "ক্যারাক্টার বা chr এ পরিবর্তন",
"code": "chr(64) → '@' এখানে পূর্ণ সংখ্যাটি (64) হলো ইউনিকোডে রূপান্তরিত ক্যারাক্টারের (@) অবস্থানের ক্রম। আরেকটি উদাহরনঃ ইউনিকোডে a এর অবস্থান ৬৫ পয়েন্টে।"
},
{
"definition": "বাইটস বা bytes এ পরিবর্তন",
"code": "bytes([72,9,64]) → b'H\t@' এখানে একটি লিস্টকে বাইটসে রূপান্তরিত করা হয়েছে।"
},
{
"definition": "স্ট্রিং(str) কে লিস্টে(list) পরিবর্তন",
"code": "list('abc') → ['a','b','c']"
},
{
"definition": "ডিকশনারিতে (dict) এ পরিবর্তন",
"code": "dict([(3, 'three'),(1, 'one')]) → {1: 'one', 3: 'three'}"
},
{
"definition": "সেট (set) এ পরিবর্তন",
"code": "set(['one', 'two']) → {'one', 'two'}"
}
]
},
{
"title": "পাইথন স্টিং মেথড",
"items": [{
"definition": "একটি স্ট্রিং এর প্রথম অক্ষরকে বড় হাতের অক্ষরে রূপান্তর করা",
"code": "txt.capitalize()"
},
{
"definition": "একটি স্ট্রিং এর প্রথম অক্ষরকে ছোট হাতের অক্ষরে রূপান্তর করা",
"code": "txt.casefold()"
},
{
"definition": "সেপারেটর দ্বারা স্ট্রিংকে সাব-স্ট্রিংয়ে বিভক্ত করা",
"code": "string.split('separator') \nউদহারণ: \nstring = 'Hello, World!' \nstring.split(',') → ['Hello', ' World!']"
},
{
"definition": "স্ট্রিং এর সাথে নাম্বার সংযুক্ত করা",
"code": "string.format(number) \nউদহারণ: \nstring = 'I am {} years old' \nstring.format(21) → 'I am 21 years old'"
},
{
"definition": "একটি স্ট্রিং, একটি নির্দিষ্ট সাব-স্ট্রিং দ্বারা শেষে হয়েছে কিনা বের করা",
"code": "string.endswith(substring) \nউদহারণ: \nstring ='End with' \nstring.endswith('th') → True"
},
{
"definition": "স্ট্রিংটি কেবল অক্ষর দ্বারা গঠিত কিনা দেখা",
"code": "string.isalpha() \nউদহারণ: \nstring ='string' \nstring.isalpha() → True"
},
{
"definition": "স্ট্রিংটি কেবল সংখ্যা দ্বারা গঠিত কিনা দেখা",
"code": "string.isdigit() \nউদহারণ: \nstring ='123' \nstring.isdigit() → True"
},
{
"definition": "স্ট্রিংটি আইডেন্টিফায়ার (কেবল অক্ষর, সংখা ও আন্ডারস্কোর('_') বহন করবে) কিনা",
"code": "string.isidentifier() \nউদহারণ: \nstring ='It_123' \nstring.isidentifier() → True"
},
{
"definition": "একটি স্ট্রিংকে বড় হাতের অক্ষরে রূপান্তর করা",
"code": "txt.upper()"
},
{
"definition": "একটি স্ট্রিংকে ছোট হাতের অক্ষরে রূপান্তর করা",
"code": "txt.lower()"
},
{
"definition": "একটি স্ট্রিংয়ের বড় হাতের অক্ষরকে ছোট হাতের অক্ষরে রূপান্তর করা এবং ছোট হাতের অক্ষরকে বড় হাতের অক্ষরে রূপান্তর করা",
"code": "txt.swapcase()"
},
{
"definition": "একটি স্ট্রিং এর প্রথম ও শেষের স্পেস রিমুভ করা",
"code": "txt.strip()"
},
{
"definition": "প্রতিটি শব্দের প্রথম অক্ষর কে বড় হাতের অক্ষরে রূপান্তর করা",
"code": "txt.title()"
},
{
"definition": "একটি স্ট্রিং থেকে কোন অক্ষর খুঁজা",
"code": "string.find(value)"
},
{
"definition": "একটি স্ট্রিং সাথে আর একটি স্ট্রিং যোগ করা",
"code": "string.join(iterable)"
},
{
"definition": "একটি স্ট্রিংকে আর একটি স্ট্রিং দিয়ে রিপ্লেস করা",
"code": "string.replace(oldvalue, newvalue)"
},
{
"definition": "একটি স্ট্রিং এ একটি অক্ষর কত বার আছে বের করা",
"code": "string.count(value)"
}
]
},
{
"title": "পাইথন লিস্ট মেথড (Python List Methods)",
"items": [{
"definition": "লিস্টের শেষে নতুন উপাদান সংযুক্ত করা",
"code": "_oldList.append('item1')"
},
{
"definition": "লিস্টের সকল উপাদান মুছে ফেলা",
"code": "_oldList.clear()"
},
{
"definition": "লিস্টের প্রতিলিপি করা",
"code": "_newList = _oldList.copy()"
},
{
"definition": "লিস্টে একটি উপাদান কতবার আছে গণনা করা",
"code": "_oldList.count('item1')"
},
{
"definition": "লিস্টের শেষে অন্য একটি লিস্টের উপাদান সংযুক্ত করা",
"code": "_AList.extend(_BList) \nউদাহরণ: \n_AList = ['itemA'] \n_BList = ['itemB'] \n_AList.extend(_BList) \nprint(_AList) → ['itemA','itemB']"
},
{
"definition": "লিস্টে একটি উপাদান অবস্থান বের করা এবং উপাদানটি একাধিক বার থাকলে প্রথম অবস্থান বের করা",
"code": "_oldList.index('item1')"
},
{
"definition": "লিস্টের নির্দিষ্ট স্থানে নতুন উপাদান সংযুক্ত করা",
"code": "list.insert(position,'item') \nউদাহরণ: \n_AList = ['itemA','itemC'] \n_AList.insert(1,'itemB') \nprint(_AList) → ['itemA','itemB','itemC']"
},
{
"definition": "লিস্টের নির্দিষ্ট স্থানের উপাদান মুছে ফেলা",
"code": "list.pop(position) \nউদাহরণ: \n_AList = ['itemA','itemC'] \n_AList.pop(1) \nprint(_AList) → ['itemA']"
},
{
"definition": "লিস্টের নির্দিষ্ট উপাদান মুছে ফেলা",
"code": "list.remove(item) \nউদাহরণ: \n_AList = ['itemA','itemC'] \n_AList.remove('itemA') \nprint(_AList) → ['itemC']"
},
{
"definition": "লিস্টের উপাদান উল্টো দিক থেকে সাজানো",
"code": "list.reverse() \nউদাহরণ: \n_AList = ['itemA','itemC'] \n_AList.reverse() \nprint(_AList) → ['itemC','itemA']"
},
{
"definition": "লিস্টের উপাদান ঊর্ধ্বক্রম এবং অধঃক্রম অনুসারে সাজানো",
"code": "list.sort() \nউদাহরণ: \n_AList = ['A','C'] \n_AList.sort(reverse=False) \nprint(_AList) → ['A','C'] \n_AList.sort(reverse=True) \nprint(_AList) → ['C','A']"
}
]
},
{
"title": "পাইথন টুপল মেথড (Python Tuple Methods)",
"items": [{
"definition": "টুপলে একটি উপাদান কতবার আছে গণনা করা",
"code": "_tuple.count(value)"
},
{
"definition": "টুপলে একটি উপাদানের অবস্থান বের করা",
"code": "_tuple.index(value)"
}
]
},
{
"title": "পাইথন সেট মেথড (Python Set Methods)",
"items": [{
"definition": "সেটে নতুন উপাদান সংযুক্ত করা",
"code": "_set.add('item')"
},
{
"definition": "সেটের সকল উপাদান মুছে ফেলা",
"code": "_set.clear()"
},
{
"definition": "সেটের প্রতিলিপি করা",
"code": "_newSet = _set.copy()"
},
{
"definition": "দুটি সেটের পার্থক্য বের করা",
"code": "_cSet = _aSet.difference(_bSet)"
},
{
"definition": "একটি সেটের এমন উপাদান বাদ দেওয়া যা অন্য একটি সেটে আছে",
"code": "_aSet.difference_update(_bSet) \nউদাহরণ: \n_aSet = {'apple', 'banana'} \n_bSet = {'cherry', 'apple'} \n_aSet.difference_update(_bSet) \nprint(_aSet) → {'banana'}"
},
{
"definition": "দুটি সেটের সাধারণ উপাদান ব্যতীত সকল উপাদান বের করা",
"code": "_cSet = _aSet.symmetric_difference(_bSet) \nউদাহরণ: \n_aSet = {'apple', 'banana'} \n_bSet = {'cherry', 'apple'} \n_cSet=_aSet.symmetric_difference(_bSet) \nprint(_cSet) → {'cherry', 'banana'}"
},
{
"definition": "দুটি সেটের সাধারণ উপাদান বাদ দেওয়া এবং ঐ দুটি সেটের সাধারণ উপাদান ব্যতীত সকল উপাদান একটি সেটে সংযুক্ত করা",
"code": "_aSet.symmetric_difference_update(_bSet) \nউদাহরণ: \n_aSet = {'apple', 'banana'} \n_bSet = {'cherry', 'apple'} \n_aSet.symmetric_difference_update(_bSet) \nprint(_aSet) → {'cherry', 'banana'}"
},
{
"definition": "দুটি সেটে ছেদ/সাধারণ উপাদান আছে কিনা যাচাই করা",
"code": "_result = _aSet.isdisjoint(_bSet) \nউদাহরণ: \n_aSet = {'apple', 'banana'} \n_bSet = {'cherry', 'apple'} \n_result = _aSet.isdisjoint(_bSet) \nprint(_result) → False"
},
{
"definition": "দুটি সেটের ছেদ/সাধারণ উপাদান বের করা",
"code": "_cSet = _aSet.intersection(_bSet) \nউদাহরণ: \n_aSet = {'apple', 'banana'} \n_bSet = {'cherry', 'apple'} \n_cSet=_aSet.intersection(_bSet) \nprint(_cSet) → {'apple'}"
},
{
"definition": "একটি সেটের এমন উপাদান বাদ দেওয়া যা অন্য একটি সেটে নেই",
"code": "_aSet.intersection_update(_bSet) \nউদাহরণ: \n_aSet = {'apple', 'banana'} \n_bSet = {'cherry', 'apple'} \n_aSet.intersection_update(_bSet) \nprint(_aSet) → {'apple'}"
},
{
"definition": "দুটি সেটের ইউনিয়ন বের করা",
"code": "_cSet = _aSet.union(_bSet) \nউদাহরণ: \n_aSet = {'apple', 'banana'} \n_bSet = {'cherry', 'apple'} \n_cSet=_aSet.union(_bSet) \nprint(_cSet) → {'apple', 'cherry', 'banana'}"
},
{
"definition": "একটি সেটের সব উপাদান অন্য একটি সেটে উপস্থিত কিনা যাচাই করা",
"code": "_result = _aSet.issubset(_bSet) \nউদাহরণ: \n_aSet = {'apple', 'banana'} \n_bSet = {'banana','cherry', 'apple'} \n_result = _aSet.issubset(_bSet) \nprint(_result) → True"
},
{
"definition": "একটি সেটে অন্য একটি সেটের সব উপাদান উপস্থিত কিনা যাচাই করা",
"code": "_result = _aSet.issuperset(_bSet) \nউদাহরণ: \n_aSet = {'apple', 'cherry', 'banana'} \n_bSet = {'banana', 'apple'} \n_result = _aSet.issuperset(_bSet) \nprint(_result) → True"
},
{
"definition": "একটি সেটে অন্য একটি সেটের সব উপাদান সংযুক্ত করা",
"code": "_aSet.update(_bSet) \nউদাহরণ: \n_aSet = {'apple', 'banana'} \n_bSet = {'cherry', 'apple'} \n_aSet.update(_bSet) \nprint(_aSet) → {'apple', 'banana', 'cherry'}"
},
{
"definition": "সেটের নির্দিষ্ট উপাদান মুছে ফেলা",
"code": "_aSet.discard(item)/_aSet.remove(item)"
}
]
},
{
"title": "ফাইল পরিচালনা (File Handling)",
"items": [{
"definition": "ফাইল খোলা (ফাইল উপস্থিত না থাকলে এরর দেখাবে)",
"code": "file = open(fileLocation, 'r') \nউদাহরণ: \nfile = open('D:\\myfiles\\myFile.txt', 'r')"
},
{
"definition": "সম্পূর্ণ ফাইল পড়া",
"code": "file.read()"
},
{
"definition": "ফাইলের নির্দিষ্ট সংখ্যক লাইন পড়া",
"code": "file.readline()"
},
{
"definition": "ফাইল বন্ধ করা",
"code": "file.close()"
},
{
"definition": "নতুন ফাইল তৈরি করা",
"code": "newFile = open(fileName,'x') \nউদাহরণ: \nfile = open('D:\\myfiles\\myNewFile.txt', 'x')"
},
{
"definition": "পুরাতন ফাইল আপডেট করা",
"code": "updateFile = open(fileName,'w') \nউদাহরণ: \nfile = open('D:\\myfiles\\myNewFile.txt', 'w')"
},
{
"definition": "ফাইল অপসারণ করা",
"code": "os.remove(newFile) \nউদাহরণ: \nos.remove('D:\\myfiles\\myNewFile.txt')"
},
{
"definition": "ফাইল বাইনারি বা টেক্সট মোড হিসাবে পরিচালনা করতে পারেন (b - বাইনারি, t - টেক্সট)",
"code": "file = open(fileLocation, 'rb') \nউদাহরণ: \nfile = open('D:\\myfiles\\myFile.png', 'rb')\n\nবিঃদ্রঃ এখানে, পড়ার জন্য 'r', এবং বাইনারির জন্য 'b'"
}
]
},
{
"title": "মড্যুল এবং নেইম ইমপোর্ট (Module and Name import)",
"items": [{
"definition": "as এর ব্যবহার করে সরাসরি names এর এক্সেস",
"code": "from monmod import nom1, nom2 as fct"
},
{
"definition": "মড্যুল এক্সেস এর অন্য উপায় হতে পারে monmod.nom1",
"code": "import monmod"
}
]
},
{
"title": "পান্ডাস ডাটাফ্রাম (Pandas Dataframe)",
"items": [{
"definition": "পান্ডাস ইম্পোর্ট করা",
"code": "import pandas as pd"
},
{
"definition": "সিএসভি ফাইল রিড করা এবং ভেরিয়েবলে রাখা",
"code": "df = pd.read_csv(file_path)"
},
{
"definition": "ডাটাফ্রেমের রো, কলাম সংখ্যা",
"code": "df.shape"
},
{
"definition": "ডাটাফ্রেমের ইন্ডেক্স(রো লেবেল)",
"code": "df.index"
},
{
"definition": "ডাটাফ্রেমের সব কলামের নাম",
"code": "df.columns"
},
{
"definition": "ডাটাফ্রেমের প্রথম n রো",
"code": "df.head(n)"
},
{
"definition": "ডাটাফ্রেমের শেষের n রো",
"code": "df.tail(n)"
},
{
"definition": "র্যান্ডমলি ডাটাফ্রেমের ৯ টি রো সিলেক্ট করে",
"code": "df.sample(n=9)"
},
{
"definition": "ডাটাফ্রেমের ইনফো",
"code": "df.info()"
},
{
"definition": "পুরো ডাটাফ্রেমের সামারি পরিসংখ্যান",
"code": "df.describe()"
},
{
"definition": "নিউমেরিক কলামগুলোর গড়",
"code": "df.mean()"
},
{
"definition": "নিউমেরিক কলামগুলোর মিডিয়ান",
"code": "df.median()"
},
{
"definition": "কোন একটি ফাংশন এপ্লাই করা",
"code": "df.apply(func)"
},
{
"definition": "ভ্যালু অনুযায়ী সোর্ট করা",
"code": "df.sort_values(by='column_name')"
},
{
"definition": "কলামের ভ্যালুগুলোর ফ্রিকুয়েন্সি",
"code": "df['column_name'].value_counts()"
},
{
"definition": "ডাটাফ্রেমের ইন্ডেক্স সোর্ট করে",
"code": "df.sort_index()"
},
{
"definition": "কলামের ইউনিক ভ্যালুর সংখ্যা",
"code": "df['column_name'].nunique()"
},
{
"definition": "NA/null মান রয়েছে এমন কলাম বাদ দেয়া",
"code": "df.dpropna()"
},
{
"definition": "NA/null ভ্যালু এর মান value-এ পরিবর্তন করা",
"code": "df.fillna(value)"
},
{
"definition": "কলামের নাম পরিবর্তন করা",
"code": "df.rename(columns = {'old_name': 'new_name'})"
}
]
},
{
"title": "নামপাই লাইব্রেরি (Numpy Library)",
"items": [{
"definition": "নামপাই ইনস্টল করা",
"code": "pip install numpy"
},
{
"definition": "নামপাই ইম্পোর্ট করা",
"code": "import numpy as np\n\nবিঃদ্রঃ এখানে, np হল alias বা শর্ট নেম। ফুল numpy না লেখে np লেখলেও হবে এখন থেকে"
},
{
"definition": "ভার্সন চেক করা",
"code": "np.__version__"
},
{
"definition": "অ্যারে তৈরি করা (নামপাই-এ অ্যারে অবজেক্টকে ndarray বলা হয়)",
"code": "arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])"
},
{
"definition": "অ্যারে copy করা",
"code": "arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])\nnewArr = arr.copy()"
},
{
"definition": "অ্যারের ডাইম্যানসন চেক করা",
"code": "arr.ndim"
},
{
"definition": "অ্যারের shape চেক করা",
"code": "arr.shape"
},
{
"definition": "অ্যারের shape চেঞ্জ করা (1D থেকে 2D)",
"code": "arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])\nnewArr = arr.reshape(3, 2)\n\nবিঃদ্রঃ এখানে arr অ্যারেটা ১ম ডাইম্যানসন এর এবং newArr অ্যারেটা (৩, ২) ডাইম্যানসন এর। মানে ৩ টা অ্যারে এবং প্রত্যেক অ্যারেতে ২ টা করে এলিমেনট। অন্যভাবে বলতে গেলে, ৩ টা রো এবং ২ টা কলাম।\n\n[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]"
},
{
"definition": "অ্যারের shape চেঞ্জ করা (1D থেকে 3D)",
"code": "arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])\nnewArr = arr.reshape(2, 3, 2)\n\nবিঃদ্রঃ এখানে arr অ্যারেটা ১ম ডাইম্যানসন এর এবং newArr অ্যারেটা (২, ৩, ২) ডাইম্যানসন এর। মানে ২ টা অ্যারে, আবার ওই ২ অ্যারে এর প্রত্যেকটা তে ৩ টা করে অ্যারে এবং এক এক অ্যারেতে ২ টা করে এলিমেনট।\n\n[[[1, 2], [3, 4], [5, 6]], [[7, 8], [9, 10], [11, 12]]]"
},
{
"definition": "৫ ডাইম্যানসন অ্যারে তৈরি করা",
"code": "arr5D = np.array([1, 2, 3], ndmin=5)"
},
{
"definition": "অ্যারে ইনডেক্সিং",
"code": "arr[0]\nলাস্ট উপাদানঃ arr[-1]"
},
{
"definition": "১ম ডাইম্যানসন(রো) এর চতুর্থ উপাদান",
"code": "arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])\nprint(arr[0, 3])"
},
{
"definition": "অ্যারে স্লাইস ([স্টার্ট:এন্ড] এবং [স্টার্ট:এন্ড:স্টেপ] হল স্টেপ সহ)",
"code": "ইনডেক্স ১ থেকে ৫ এর জন্যঃ arr[1:5]\nইনডেক্স ১ থেকে ৫ এর জন্য ২ স্টেপ পর পরঃ arr[1:5:2]\nইনডেক্স ৩ থেকে লাস্ট এর জন্যঃ arr[3:]\nইনডেক্স 0 থেকে ৪ এর জন্যঃ arr[:5]\n\nবিঃদ্রঃ [স্টার্ট:এন্ড] এখানে, এন্ড অন্তর্ভুক্ত না। মানে arr[:4] এর জন্য ইনডেক্স ০,১,২,৩ এর ভালু দেখাবে, কিন্তু ইনডেক্স ৪ এর ভালু দেখাবেনা।"
},
{
"definition": "নামপাই-এ ডেটা টাইপস",
"code": "i - পূর্ণসংখ্যা (integer)\nb - বুলিয়ান (boolean)\nu - আনসাইনড পূর্ণসংখ্যা (unsigned integer)\nf - ফ্লোট (float)\nc - কমপ্লেক্স ফ্লোট (complex float)\nm - টাইমডেল্টা (timedelta)\nM - ডেটটাইম (datetime)\nO - অবজেক্ট (object)\nS - স্ট্রিং (string)\nU - ইউনিকোড স্ট্রিং (unicode string)\nV - ভয়েড (void)\n\nবিঃদ্রঃ চেক ডেটাটাইপঃ arr.dtype"
},
{
"definition": "অ্যারে ইটারেটিং (1D)",
"code": "arr = np.array([1, 2, 3])\nfor x in arr:\n\tprint(x)"
},
{
"definition": "অ্যারে ইটারেটিং (2D)",
"code": "arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])\nfor x in arr:\n\tfor y in x:\n\t\tprint(y)"
},
{
"definition": "অ্যারে ইটারেটিং (3D)",
"code": "arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])\nfor x in np.nditer(arr):\n\tprint(x)"
},
{
"definition": "অ্যারে ইটারেট (বিভিন্ন স্টেপ এ)",
"code": "arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])\nfor x in np.nditer(arr[:, ::2]):\n\tprint(x)\n\nবিঃদ্রঃ এখানে ১ টা করে এলিমেনট বা উপাদান স্কিপ করে শো করবে। ::3 হলে ২ টা করে স্কিপ করে শো করতো। যেহেতু ::2, তাই রেজাল্ট শো করবে 1 3 5 7"
},
{
"definition": "অ্যারে ইটারেট (ইনডেক্স নাম্বার সহ)",
"code": "arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])\nfor i, x in np.ndenumerate(arr):\n\tprint(i, x)\n\nবিঃদ্রঃ এখানে i হল ইনডেক্স এবং x হল ভেলু"
},
{
"definition": "দুটি অ্যারে জয়েন (1D)",
"code": "arr1 = np.array([1, 2, 3])\narr2 = np.array([4, 5, 6])\nnewArr = np.concatenate((arr1, arr2))"
},
{
"definition": "দুটি অ্যারে জয়েন (2D)",
"code": "arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])\narr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])\nnewArr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)\n\nবিঃদ্রঃ এখানে axis=1 মানে রো। ১ম অ্যারে এর ১ম রো এবং ২য় অ্যারে এর ১ম রো হবে নিউ অ্যারে এর ১ম রো। আর যদি axis=0 দেয়া হতো তাহলে কলাম অনুযায়ী নিউ অ্যারে হতো। সেক্ষেত্রে, ১ম অ্যারে এর ১ম এবং ২য় রো হতো নিউ অ্যারে এর ১ম এবং ২য় রো। ২য় অ্যারে এর ১ম, ২য় হবে নিউ অ্যারে এর ৩য়, ৪র্থ রো।"
},
{
"definition": "stact() মেথড দিয়ে দুটি অ্যারে জয়েন",
"code": "arr1 = np.array([1, 2, 3])\narr2 = np.array([4, 5, 6])\nnewArr = np.stack((arr1, arr2), axis=1)"
},
{
"definition": "hstact() মেথড দিয়ে রো ভাবে দুটি অ্যারে জয়েন",
"code": "arr1 = np.array([1, 2, 3])\narr2 = np.array([4, 5, 6])\nnewArr = np.hstack((arr1, arr2))"
},
{
"definition": "vstact() মেথড দিয়ে কলাম ভাবে দুটি অ্যারে জয়েন",
"code": "arr1 = np.array([1, 2, 3])\narr2 = np.array([4, 5, 6])\nnewArr = np.vstack((arr1, arr2))"
},
{
"definition": "দুটি অ্যারে এর একই ইনডেক্স নিয়ে dstack() মেথড দিয়ে অ্যারে জয়েন",
"code": "arr1 = np.array([1, 2, 3])\narr2 = np.array([4, 5, 6])\nnewArr = np.dstack((arr1, arr2))\n\nবিঃদ্রঃ এখানে দুটি অ্যারে এড় 0 ইনডেক্স নিয়ে নিউ অ্যারে এর ১ম রো এবং ইনডেক্স 1 নিয়ে নিউ অ্যারে এর ২য় রো। তাই রেজাল্ট হবে [[[1, 4], [2, 5], [3, 6]]]"
},
{
"definition": "অ্যারে split",
"code": "arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])\nnewArr = np.array_split(arr, 3)\n\nবিঃদ্রঃ এখানে 3 ব্যাবহার করা হয়েছে ৩ ভাগ এ ভাগ করার জন্য"
},
{
"definition": "রো অনুযায়ী একটি 2D অ্যারে কে ৩টি 2D তে ভাগ(split) করা",
"code": "arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])\nnewarr = np.array_split(arr, 3, axis=1)"
},
{
"definition": "where() মেথড দিয়ে অ্যারে থেকে কোন ভেলু সার্চ",
"code": "arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 4, 4])\nx = np.where(arr == 4)\n\nবিঃদ্রঃ এখানে রেজাল্ট হিসেবে (array([3, 5, 6],) পাবো। আমরা চাইলে whire() মেথড এর মদ্ধে আরও কনডিসন ব্যাবহার করতে পারি। জোর সংখ্যা এর জন্য arr%2 == 0 এরকম।"
},
{
"definition": "searchsorted() মেথড দিয়ে অ্যারে কে অটো সর্ট করে তারপর কোন ভেলু এর ইনডেক্স সার্চ করা",
"code": "arr = np.array([6, 8, 9, 7])\nx = np.searchsorted(arr, 7)\n\nবিঃদ্রঃ এখানে রেজাল্ট হিসেবে আমরা 1 পাবো, কারণ সর্ট করার পর 7 এর ভেলু ইনডেক্স 1 এ আসবে। মানে সর্ট করা অ্যারে টা হল [6, 7, 8, 9]। তাই রেজাল্ট 1 আসবে, যেহেতু 7 এর ইনডেক্স 1"
},
{
"definition": "ইনডেক্সগুলি সন্ধান করুন যেখানে 2, 4 এবং 6 মানগুলি ইন্সার্ট করানো উচিত",
"code": "arr = np.array([1, 5, 8, 9])\nx = np.searchsorted(arr, [2, 4, 6])\n\nবিঃদ্রঃ এখানে রেজাল্ট [1, 1, 2]"
},
{
"definition": "অ্যারে সর্ট (1D)",
"code": "arr = np.array([3, 2, 0, 1])\nnewArr = np.sort(arr)"
},
{
"definition": "অ্যারে সর্ট (2D)",
"code": "arr = np.array([[3, 2, 4], [5, 0, 1]])\nnewArr = np.sort(arr)\n\nবিঃদ্রঃ এখানে রেজাল্ট [[2, 3, 4], [0, 1, 5]]"
},
{
"definition": "filter",
"code": "arr = np.array([10, 20, 30, 40])\nx = [True, False, True, False]\nnewArr = arr[x]\n\nবিঃদ্রঃ এখানে রেজাল্ট [10, 30], কারণ নতুন ফিল্টারটিতে কেবলমাত্র সেই মান রয়েছে যেখানে ফিল্টার অ্যারের মানটি সত্য ছিল"
},
{
"definition": "0 থেকে 1 পর্যন্ত একটি রেনডম পূর্ণসংখ্যা তৈরি করুন",
"code": "from numpy import random\nx = random.rand()"
},
{
"definition": "0 থেকে 100 পর্যন্ত একটি রেনডম পূর্ণসংখ্যা তৈরি করুন",
"code": "from numpy import random\nx = random.randint(100)"
},
{
"definition": "৫ সংখ্যার একটি রেনডম অ্যারে তৈরি করা (1D)",
"code": "x=random.randint(100, size=(5))"
},
{
"definition": "৩ রো এবং ৫ কলাম এর একটি রেনডম পূর্ণসংখ্যার অ্যারে তৈরি করা (2D)",
"code": "x = random.randint(100, size=(3, 5))"
},
{
"definition": "৩ রো এবং ৫ কলাম এর একটি রেনডম দশমিক সংখ্যার অ্যারে তৈরি করা (2D)",
"code": "x = random.rand(3, 5)"
},
{
"definition": "প্রদত্ত অ্যারে এর মানগুলি ব্যাবহার করে ৩ রো এবং ৫ কলাম এর একটি 2D অ্যারে তৈরি করুন",
"code": "x = random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3, 5))"
}
]
}
]
}
You can’t perform that action at this time.