目次
- 1 1. निरपेक्ष मान के हो?
- 2 2. Python को बिल्ट‑इन फङ्क्शन abs() प्रयोग गर्ने तरिका
- 3 3. math.fabs() फलनको प्रयोग विधि
- 4 4. numpy.abs() प्रयोग गरेर एरेको निरपेक्ष मान निकाल्ने तरिका
- 5 5. परम मान प्रयोग गरेर डेटा सामान्यीकरण
- 6 6. निरपेक्ष मान प्रयोग गरेर सर्त शाखाको अनुकूलन
- 7 7. abs(), math.fabs(), numpy.abs() को तुलना
- 8 8. सारांश
1. निरपेक्ष मान के हो?
निरपेक्ष मानको परिभाषा
निरपेक्ष मान भनेको संख्याको आकार देखाउने मान हो, र त्यो संख्या सकारात्मक हो या नकारात्मक, शून्यबाटको दूरीलाई दर्शाउँछ। उदाहरणका लागि, 5 को निरपेक्ष मान 5 हो, र -5 को निरपेक्ष मान पनि 5 हो। Python मा, निरपेक्ष मान सजिलै पत्ता लगाउन विभिन्न तरिकाहरू उपलब्ध छन्।निरपेक्ष मानको प्रयोग उदाहरण
निरपेक्ष मानलाई भौतिकी, डेटा विश्लेषण आदि विभिन्न क्षेत्रहरूमा प्रयोग गरिन्छ। विशेष गरी दूरीको गणना र त्रुटिको मूल्याङ्कनमा, निरपेक्ष मान प्रयोग गरेर संख्याको चिन्हसँग सम्बन्ध न राखी आकार तुलना गर्न सम्भव हुन्छ।निरपेक्ष मानको अनुप्रयोग उदाहरण
व्यावहारिक परिस्थितिमा, डेटा सामान्यीकरण वा असामान्य मान पत्ता लगाउने कार्यहरूमा निरपेक्ष मान प्रयोग गरिन्छ। संख्याले कति हदसम्म सामान्य दायरा बाहिर छ भन्ने मापन गर्दा, चिन्हसँग सम्बन्ध न राखी त्यस “विचलन” लाई मूल्याङ्कन गर्न सकिन्छ।2. Python को बिल्ट‑इन फङ्क्शन abs() प्रयोग गर्ने तरिका
abs() फङ्क्शनको अवलोकन
Python को बिल्ट‑इन फङ्क्शन abs() सबैभन्दा आधारभूत निरपेक्ष मान पत्ता लगाउने तरिका हो। पूर्णांक, फ्लोटिङ‑प्वाइन्ट संख्या, जटिल संख्याहरूलाई समर्थन गर्दछ, र सरल रूपमा प्रयोग गर्न सकिने विशेषता छ।उदाहरण र कोड
तलabs() को प्रयोग उदाहरण देखाइन्छ। कुनै पनि डेटा प्रकारमा समान रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ।print(abs(-5)) # आउटपुट: 5
print(abs(3.14)) # आउटपुट: 3.14
print(abs(-3.14)) # आउटपुट: 3.14
print(abs(1 + 2j)) # आउटपुट: 2.23606797749979 # जटिल संख्याको निरपेक्ष मान यसको आकार होउप‑सेक्सन：abs()को लाभ
abs() Python को मानक बिल्ट‑इन फङ्क्शन हो, अतिरिक्त लाइब्रेरी आवश्यक छैन। त्यसैले, कोड सरल हुन्छ, जटिल सेटअप बिना विभिन्न संख्यात्मक प्रकारहरूको निरपेक्ष मान गणना गर्न सकिन्छ।
3. math.fabs() फलनको प्रयोग विधि
math.fabs() के हो?
Python को math मोड्युलमा समावेश गरिएको fabs() फलन abs() जस्तै हो, तर परिणाम सधैं फ्लोटिङ पोइन्ट संख्यामा फर्काउँछ भन्ने विशेषता छ। फ्लोटिङ पोइन्ट संख्यासँग सम्बन्धित गणनामा, शुद्धता कायम राख्न fabs() प्रयोग गर्नु सामान्य हो।उदाहरण र कोड
तलको कोड उदाहरणलेmath.fabs() प्रयोग गरेर निरपेक्ष मान निकाल्ने तरिका देखाउँछ।import math
print(math.fabs(-5)) # आउटपुट: 5.0
print(math.fabs(3.14)) # आउटपुट: 3.14उपविभाग: प्रयोग फरक गर्ने बिन्दुहरू
फ्लोटिङ पोइन्ट संख्याको प्रयोग हुने गणनामा,math.fabs() abs() भन्दा उपयुक्त हुन्छ। विशेष गरी संख्यात्मक शुद्धता आवश्यक पर्ने स्थितिमा, परिणाम सधैं float स्वरूपमा फर्काइँदा, शुद्धता कायम राख्न आवश्यक परेमा यो उपयोगी हुन्छ।4. numpy.abs() प्रयोग गरेर एरेको निरपेक्ष मान निकाल्ने तरिका
NumPy को निरपेक्ष मान गणना
abs() र math.fabs() एकल मानको निरपेक्ष मान निकाल्नका लागि फंक्शन हुन्, तर एरे（सूची）मा समान गणना गर्न चाहनुहुन्छ भने, NumPy लाइब्रेरीको numpy.abs() प्रभावकारी हुन्छ।उदाहरण र कोड
तलको उदाहरणमा,numpy.abs() प्रयोग गरेर एरेभित्रका सबै संख्याहरूको निरपेक्ष मान निकालिएको छ।import numpy as np
arr = np.array([-1.2, 2.3, -3.4])
print(np.abs(arr)) # आउटपुट: [1.2 2.3 3.4]उपविभाग: NumPy को शक्ति
NumPy ठूलो डेटा र बहु-आयामी एरेहरूलाई ह्यान्डल गर्ने अवस्थामा विशेष गरी शक्तिशाली छ। सूची वा एरेभित्रका सबै तत्वहरूलाई छिटो प्रोसेस गर्न सक्ने कारणले, डेटा विश्लेषण र मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ।
5. परम मान प्रयोग गरेर डेटा सामान्यीकरण
डेटा सामान्यीको सारांश
डेटा सामान्यीकरण भनेको विभिन्न स्केलका डेटा लाई 0‑1 को दायरा भित्र रूपान्तरण गरी तुलना योग्य बनाउने विधि हो। परम मान प्रयोग गरेर, डेटाको चिन्हले हुने प्रभावलाई हटाइ, उपयुक्त सामान्यीकरण सम्भव हुन्छ।उदाहरण र कोड
तलको उदाहरणमा, परम मान प्रयोग गरेर सूचीभित्रको डेटा सामान्यीकरण गरिएको छ।data = [10, -20, 30, -40]
normalized_data = [abs(x) / max(data) for x in data]
print(normalized_data) # आउटपुट: [0.25, 0.5, 0.75, 1.0]</>उपविभाग: डेटा सामान्यीकरणको अनुप्रयोग
डेटा सामान्यीकरण मेसिन लर्निङ र सांख्यिकीय विश्लेषणमा महत्वपूर्ण विधि हो। परम मान प्रयोग गरेर, नकारात्मक मानहरू पनि सामान्यीकरण गरिन्छ, जसले डेटा को स्थिरता कायम राख्दै विश्लेषण सम्भव बनाउँछ।6. निरपेक्ष मान प्रयोग गरेर सर्त शाखाको अनुकूलन
सर्त शाखामा निरपेक्ष मानको प्रयोग
निरपेक्ष मानलाई सर्त शाखालाई संक्षिप्त रूपमा लेख्न पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ। विशेष गरी, संख्यात्मक अन्तर निश्चित थ्रेसहोल्डलाई पार गरेको छ कि छैन निर्धारण गर्दा, निरपेक्ष मान प्रयोग गरेर सरल मूल्याङ्कन सम्भव हुन्छ।उदाहरण प्रयोग र कोड
तलको कोड उदाहरणले निरपेक्ष मान प्रयोग गरेर दुई संख्याहरूको अन्तर मूल्याङ्कन गरी, सर्त शाखालाई अनुकूलन गर्ने तरिका देखाउँछ।threshold = 10
value1 = 15
value2 = 3
if abs(value1 - value2) > threshold:
print("अन्तर थ्रेसहोल्डलाई पार गर्यो")
else:
print("अन्तर थ्रेसहोल्ड भित्र छ")उपविभाग：निरपेक्ष मान प्रयोग गर्ने फाइदा
निरपेक्ष मान प्रयोग गरेर, संख्याको सकारात्मक वा नकारात्मकता जाँच नगरी, सर्तलाई एकरूपमा मूल्याङ्कन गर्न सकिन्छ। उदाहरणका लागि, दूरी वा त्रुटि जस्ता स्थितिहरूमा यो विधि उपयोगी हुन्छ।7. abs(), math.fabs(), numpy.abs() को तुलना
परम मान फलनको तुलना
Python मा धेरै प्रकारका परम मान निकाल्ने फलनहरू छन्, तर प्रत्येकको विशेषतामा आधारित भएर प्रयोग फरक पार्नु महत्त्वपूर्ण छ।abs(): सबैभन्दा आधारभूत र सामान्य प्रयोगको परम मान फलन। पूर्णांक, फ्लोटिङ पोइन्ट संख्या, जटिल संख्याहरूलाई समर्थन गर्दछ।math.fabs(): परम मान सधैं फ्लोटिङ पोइन्ट संख्यामा फर्काउँछ। संख्यात्मक शुद्धता महत्त्वपूर्ण हुने अवस्थामा प्रयोग गरिन्छ।numpy.abs(): एरे वा सूचीको परम मानलाई प्रभावकारी रूपमा गणना गर्छ। ठूलो डेटा वा बहु-आयामिक एरेहरूका लागि उपयुक्त।
उपविभाग: चयन गर्ने बुँदाहरू
abs() लगभग सबै अवस्थामा प्रयोग गर्न सकिन्छ, तर संख्यात्मक शुद्धतालाई प्राथमिकता दिने वा ठूलो डेटा सेटसँग काम गर्ने अवस्थामा math.fabs() वा numpy.abs() उपयुक्त हुन्छ।8. सारांश
Python मा, निरपेक्ष मान पाउन विभिन्न तरिकाहरू उपलब्ध छन्।abs() एक सरल र सामान्य कार्य हो, तर संख्यात्मक शुद्धता वा ठूलो डेटा संग काम गर्दा, math.fabs() वा numpy.abs() को प्रयोग सिफारिस गरिन्छ।उचित निरपेक्ष मान कार्य चयन गरेर, परिस्थितिको अनुसार प्रयोग गर्दा, अझ प्रभावकारी कार्यक्रम निर्माण गर्न सकिन्छ।
