ازگر کے سلائس نوٹیشن کو سمجھنا

Python سلائس نوٹیشن میں مہارت حاصل کرنا

Python میں سلائسنگ ایک طاقتور خصوصیت ہے جو آپ کو فہرست، ٹوپل یا سٹرنگ سے عناصر کے ذیلی سیٹ تک رسائی حاصل کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ چاہے آپ بنیادی سلائسز جیسے a[:] یا زیادہ جدید جیسے a[x:y:z] استعمال کریں، یہ سمجھنا کہ سلائسز کیسے کام کرتی ہیں آپ کی کوڈنگ کی کارکردگی کو بہت زیادہ بڑھا سکتی ہیں۔

یہ مضمون ازگر میں ٹکڑوں کے اشارے کے میکانکس کا مطالعہ کرے گا، وضاحت کرے گا کہ سلائسیں اوپری پابند کیوں ہیں، ہر Nth آئٹم کے ساتھ نئی فہرستیں بنانے کا طریقہ دکھائے گا، اور واضح کرے گا کہ فہرست سلائس کے ساتھ تفویض کیسے کام کرتے ہیں۔ آخر تک، آپ کو ازگر میں سلائسنگ کی ٹھوس گرفت ہوگی۔

ازگر سلائس نوٹیشن کی تلاش

اوپر فراہم کردہ اسکرپٹس فہرستوں میں مؤثر طریقے سے ہیرا پھیری کرنے کے لیے Python کے سلائس نوٹیشن کو استعمال کرنے کے مختلف طریقے دکھاتی ہیں۔ پہلا اسکرپٹ بنیادی سلائسنگ دکھاتا ہے، جہاں ہم فہرست کے ذیلی سیٹ بناتے ہیں۔ a مختلف ٹکڑوں کے اشارے کا استعمال کرتے ہوئے. مثال کے طور پر، a[2:5] انڈیکس 2 سے 4 عناصر کو نکالتا ہے، جبکہ a[:3] پہلے تین عناصر حاصل کرتا ہے۔ دی a[::2] نحو فہرست سے ہر دوسرے عنصر کو نکالتا ہے، اور a[::-1] فہرست کو الٹ دیتا ہے۔ یہ سلائسنگ تکنیک لچکدار ڈیٹا نکالنے اور ہیرا پھیری کی اجازت دیتی ہیں، جس سے اصل فہرست میں ردوبدل کیے بغیر ڈیٹا کے ذیلی سیٹوں کے ساتھ کام کرنا آسان ہوجاتا ہے۔

دوسرا اسکرپٹ سلائسنگ میں اوپری پابند خصوصیت کے تصور کی وضاحت کرتا ہے۔ میں xs[0:2]انڈیکس 0 اور 1 میں عناصر شامل ہیں، لیکن انڈیکس 2 کو خارج کر دیا گیا ہے۔ یہ طرز عمل Python کی صفر پر مبنی اشاریہ سازی کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے اور ایک سے ایک غلطیوں کو روکنے میں مدد کرتا ہے۔ تیسرا اسکرپٹ استعمال کرتے ہوئے اصل فہرست سے ہر Nth آئٹم کے ساتھ ایک نئی فہرست بناتا ہے۔ a[::3]، یہ ظاہر کرتا ہے کہ سلائسنگ کو نمونے لینے یا عناصر کو چھوڑنے کے لیے کس طرح استعمال کیا جا سکتا ہے۔ چوتھا اسکرپٹ یہ ظاہر کرتا ہے کہ فہرست کے مخصوص ٹکڑوں کو نئی اقدار کیسے تفویض کی جائیں۔ کا استعمال کرتے ہوئے xs[0:2] = ["a", "b"]انڈیکس 0 اور 1 کے عناصر کو "a" اور "b" سے بدل دیا جاتا ہے۔ سلائسوں کو قدریں تفویض کرنے کی یہ صلاحیت فہرست کے حصوں کو مؤثر طریقے سے تبدیل کرنا آسان بناتی ہے۔

# Basic slicing
a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
slice1 = a[2:5]    # [2, 3, 4]
slice2 = a[:3]     # [0, 1, 2]
slice3 = a[::2]    # [0, 2, 4, 6, 8]
slice4 = a[1:7:2]  # [1, 3, 5]
slice5 = a[::-1]   # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

print(slice1)
print(slice2)
print(slice3)
print(slice4)
print(slice5)

# Explanation of upper-bound exclusivity
xs = [10, 20, 30, 40, 50]
slice1 = xs[0:2]  # [10, 20]
slice2 = xs[:3]   # [10, 20, 30]

print(slice1)
print(slice2)

# The end index is not included in the slice
# xs[0:2] includes xs[0] and xs[1], but not xs[2]

# Creating a new list with every Nth item
a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
nth_list = a[::3]  # [0, 3, 6, 9]

print(nth_list)

# Assignment with list slices
xs = [10, 20, 30, 40, 50]
xs[0:2] = ["a", "b"]  # xs becomes ['a', 'b', 30, 40, 50]
print(xs)

ازگر سلائس نوٹیشن میں گہرا غوطہ لگانا

بنیادی سلائسنگ سے ہٹ کر، ڈیٹا میں ہیرا پھیری کے مختلف کاموں کو سنبھالنے کے لیے ازگر کے سلائس اشارے کو زیادہ جدید طریقوں سے لاگو کیا جا سکتا ہے۔ ایک طاقتور پہلو منفی اشاریہ سازی ہے، جو آپ کو فہرست کے آخر سے ٹکڑے کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ مثال کے طور پر، a[-3:] فہرست کے آخری تین عناصر کو بازیافت کرتا ہے۔ a. یہ فہرست کے آخر میں اس کی لمبائی جانے بغیر عناصر تک رسائی کے لیے ناقابل یقین حد تک مفید ہو سکتا ہے۔ ایک اور اعلی درجے کی خصوصیت سلائسوں کو دوسرے فہرست کے کاموں کے ساتھ جوڑ رہی ہے، جیسے چھانٹنا یا فلٹر کرنا۔ آپ استعمال کرتے ہوئے فہرست کا ایک ٹکڑا ترتیب دے سکتے ہیں۔ sorted(a[2:5])، جو اصل فہرست کو تبدیل کیے بغیر انڈیکس 2 سے 4 تک عناصر کا ترتیب شدہ ورژن لوٹاتا ہے۔

مزید برآں، سلائسنگ کو کثیر جہتی فہرستوں، یا فہرستوں کی فہرستوں کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر آپ کے پاس 2D فہرست ہے، تو آپ قطاروں اور کالموں کو الگ الگ کر سکتے ہیں۔ استعمال کرنا matrix[:2] پہلی دو قطاریں ملتی ہیں، جبکہ [row[:2] for row in matrix] ہر قطار کے پہلے دو کالم بازیافت کرتا ہے۔ سلائسنگ کی ان جدید تکنیکوں کو سمجھنا آپ کی پیچیدہ ڈیٹا ڈھانچے کو مؤثر طریقے سے جوڑ توڑ کرنے کی صلاحیت کو نمایاں طور پر بڑھا سکتا ہے۔ پائتھون کا سلائس نوٹیشن نہ صرف فہرست کے حصوں تک رسائی کا ایک ٹول ہے بلکہ ڈیٹا کے تجزیہ اور ہیرا پھیری کے لیے ایک طاقتور خصوصیت بھی ہے۔