NumPy نقشہ

طریقہ کار:

یہ مضمون Map() فنکشن کے نفاذ کو مکمل کرنے کے لیے کچھ اقدامات کی پیروی کرتا ہے۔ تعارف کے بعد پہلا مرحلہ اس فنکشن کے نحو پر تفصیلی معلومات ہے جہاں ہم فنکشن کے پیرامیٹرز کے بارے میں سیکھتے ہیں۔ پھر، ہم مختلف فہرستوں اور صفوں پر نقشہ سازی کرنے کے لیے کچھ مثالیں حل کرتے ہیں۔

نحو:

کسی بھی فنکشن کو استعمال کرتے وقت، ہمیں اس کے پیرامیٹرز کے بارے میں جاننا چاہیے تاکہ ہم کسی بھی نحوی غلطیوں کا سامنا کیے بغیر آؤٹ پٹ کے لحاظ سے اس فنکشن سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھا سکیں اور پہلے ہی اس فنکشن کے ساتھ کامیاب ہو سکیں۔ جیسا کہ ہم نے تعارف میں سیکھا کہ NumPy فنکشن فہرستوں/ارے کے عناصر پر ایک فنکشن کا اطلاق کرتا ہے، یہ فنکشن صحیح طریقے سے کام کرنے کے لیے دو پیرامیٹرز میں لیتا ہے۔ دو پیرامیٹرز میں سے ایک پیرامیٹر 'فنکشن کا نام' ہے جسے ہم ایک صف پر لاگو کرنا چاہتے ہیں۔ دوسرا پیرامیٹر 'اعادہ کرنے والا نام' ہے جو فہرست کا نام لیتا ہے یا سرنی/ تکرار پذیر جس پر ہم فنکشن کو لاگو کرنا چاہتے ہیں۔ یہ نحو درج ذیل سطر میں برقرار شکل میں لکھا گیا ہے:

واپسی کی قیمت:

فنکشن اصل فہرست/سرنی پر مخصوص فنکشن کے اطلاق کے بعد اپ ڈیٹ شدہ فہرستوں/سرنی کے طور پر آؤٹ پٹ کو لوٹاتا ہے۔

مثال 1:

آئیے اس نحو کی بنیاد پر NumPy map() فنکشن کے عملی مظاہرے کے لیے ایک Python کوڈ لکھتے ہیں جو ہم نے ابھی سیکھا ہے۔ ہم اس مثال کو لاگو کرنے کے لیے پہلے اپنے کمپائلرز کو تیار کرکے اس میں کوڈ لکھنا شروع کرتے ہیں۔ سب سے پہلے، کمپائلرز کو کھولیں اور اس میں ایک پروجیکٹ بنائیں۔ پھر، اسے سسٹمز میں مطلوبہ ڈائرکٹری میں محفوظ کریں۔ اب، 'Numpy' لائبریری کو درآمد کریں جسے ہم اپنے فنکشن کو نافذ کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ ہم اس پیکیج کو 'np' کے طور پر درآمد کرتے ہیں تاکہ اس np کو کوڈ میں NumPy کے متبادل کے طور پر کہا جائے۔

آگے بڑھیں اور ایک صف بنائیں جس پر ہم نقشہ کا فنکشن انجام دیتے ہیں۔ اس مقصد کے لیے، ہم 'np. array ([سرنی کے عناصر])' طریقہ۔ بے ترتیب عناصر کے ساتھ صف کو '[ 2, 6, 8]' کے طور پر شروع کریں۔ نقشہ سازی کے لیے، ہم 'اضافہ' نام کے ساتھ ایک فنکشن کی وضاحت کرتے ہیں جس میں 'نمبر' پیرامیٹر ہوتا ہے اور اس نمبر کا مجموعہ '5' جیسے دوسرے نمبر کے ساتھ لوٹاتا ہے۔ اب، اس اضافی فنکشن کو صف کے عناصر پر نقشہ بنانے کے لیے، ہم NumPy map() فنکشن کے کال میتھڈ کو 'np کے طور پر استعمال کرتے ہیں۔ نقشہ (فنکشن_نام، صف)'۔ ہم 'اضافہ' کو بطور function_name اور 'array' کو اس نقشہ فنکشن کے پیرامیٹرز کے لیے ایک صف کے طور پر منتقل کرتے ہیں۔ ہم نے ایک Python پروگرام دیا ہے جسے ہم کاپی کر سکتے ہیں اور فنکشن کے آؤٹ پٹ کو چیک کر سکتے ہیں۔

نقشہ فنکشن نے اصل صف میں اضافی فنکشن لگانے کے بعد آؤٹ پٹ کو صف کے اپ ڈیٹ شدہ ورژن کے طور پر واپس کر دیا۔

مثال 2:

فرض کریں کہ ہمارے پاس ایک فہرست ہے جس میں لوگوں کے نام ہیں، اور ناموں کی بنیاد پر، ہمیں اس نام کو 'Mr. یا محترمہ۔“ یہ صرف 'NumPy map()' فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے کیا جا سکتا ہے۔ مثال کو شروع کرنے کے لیے، ہم مطلوبہ 'NumPy' لائبریری درآمد کرتے ہیں۔ پھر، لائبریری سے، ہم NumPy ماڈیول کو 'np' کے طور پر درآمد کرتے ہیں۔ NumPy کو درآمد کرنے کے بعد، ہم ایک فہرست بناتے ہیں جس میں '['سعدیہ'، 'انم'، 'عاصم']' اور عنوانات '['Ms.'، 'Ms.'، 'Mr.'] ہوتے ہیں۔ ہم 'صارف نام' کے نام کے ساتھ ایک فنکشن کی وضاحت کرتے ہیں جو دو پیرامیٹرز کو 'ٹائٹل' اور 'نام' کے طور پر لیتا ہے۔ اس فنکشن کی واپسی کی قدر اس طرح بیان کی گئی ہے کہ یہ 'Title+Name' کا اضافہ کرتا ہے۔ اب ہم اس فنکشن کو ان فہرستوں پر لاگو کرتے ہیں جو ہم نے عنوان اور نام کے طور پر بنائی ہیں، فنکشن کو 'نقشہ (صارف، عنوان، نام)' کہتے ہیں۔ نقشہ سازی اس طرح سے ہے کہ یہ عنوان کے ساتھ نام کا مجموعہ لوٹاتا ہے جیسا کہ ہم نے 'صارف نام' فنکشن میں بیان کیا ہے۔

ہمارے پاس NumPy میپ فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے اس مثال کو لکھنے کے کئی طریقے ہیں۔ لیکن اس مثال میں، ہم سب سے آسان طریقہ کے ساتھ کوڈ لکھتے ہیں جہاں ہم نقشہ() فنکشن کو فنکشن کے نام کے ساتھ پاس کرتے ہیں جس میں ٹائٹل اور نام اور دو دیگر دلیلیں شامل ہوتی ہیں جو کہ نام اور ٹائٹلز والی فہرستیں ہوں گی۔ اس مثال کو لاگو کرنے کا پروگرام پچھلی تصویر میں دیا گیا ہے اور آؤٹ پٹ بھی ظاہر کیا گیا ہے جو ناموں اور عنوانات کے ساتھ فہرست ہے۔

نتیجہ

ہم نے نحو کے تعارف سے لے کر تمام ضروری معلومات کا احاطہ کیا اور اس فنکشن کو Python پروگرامنگ لینگویج میں کیسے لاگو کیا جائے اس کے عملی مظاہرے کا احاطہ کیا۔ ہم نے دو مختلف مثالیں دیکھی ہیں جہاں پہلی یہ بتاتی ہے کہ صف کے عناصر میں نمبر کیسے شامل کیا جائے اور دوسرا ناموں کی فہرست میں عنوان کو شامل کرنے کا طریقہ بتاتا ہے۔ کوڈ کو Python پلیٹ فارم کے Spyder Ide میں لاگو کیا گیا ہے جو Python کے لیے اوپن سورس ماحول ہے۔