آموزش numpy

در این صفحه خواهید خواند:

NumPy چیست؟

NumPy یک کتابخانه ی محبوب در زبان برنامه نویسی پایتون است که برای کار با آرایه ها و ماتریس ها طراحی شده است. این کتابخانه عملکرد بالا و ابزارهای قدرتمندی برای محاسبات علمی و ریاضی فراهم می کند. برخی از ویژگی ها و مزایای کلیدی NumPy عبارتند از:

  • آرایه های چندبعدی: NumPy امکان ایجاد و کار با آرایه های چندبعدی را فراهم می کند که از لحاظ کارایی و مصرف حافظه بهینه هستند.
  • عملیات های برداری: شما می توانید عملیات های ریاضی را به صورت برداری بر روی آرایه ها انجام دهید، که عملکرد را نسبت به حلقه های سنتی بهبود می دهد.
  • توابع ریاضی و آماری: NumPy مجموعه ای از توابع ریاضی و آماری فراهم می کند که می توانند بر روی آرایه ها اعمال شوند.
  • یکپارچگی با سایر ابزارهای علمی: NumPy به عنوان زیرساختی برای کتابخانه های علمی دیگر مانند SciPy ،pandas، و scikit-learn استفاده می گردد.
  • خواندن و نوشتن داده: این کتابخانه ابزارهایی برای خواندن و نوشتن داده از فرمت های مختلف مانند فایل های متنی یا باینری فراهم می کند.

NumPy یک عنصر کلیدی در اکوسیستم علمی و داده کاوی پایتون است و بسیاری از کاربردهای محاسباتی، علمی، و مهندسی بر پایه ی این کتابخانه ساخته شده اند.

تاریخچه NumPy

NumPy از جمله کتابخانه های بنیادین و کلیدی در اکوسیستم علمی و داده کاوی پایتون است که تاریخچه ای طولانی و تحول آفرین دارد. برای درک بهتر اهمیت NumPy، نگاهی به تاریخچه آن می اندازیم.

NumPy از پروژه ای به نام Numeric که در اواسط دهه 1990 توسط "Jim Hugunin" توسعه یافت، سرچشمه می گیرد. Numeric یکی از اولین کتابخانه های پایتون بود که امکان کار با آرایه های چندبعدی و انجام عملیات های عددی را فراهم می کرد. این کتابخانه برای انجام محاسبات علمی و مهندسی با پایتون بسیار محبوب شد. در اواخر دهه 1990 و اوایل دهه 2000، پروژه دیگری به نام Numarray توسعه یافت که هدف آن ارائه قابلیت های بهبودیافته برای آرایه های بزرگ تر و کاربردهای پیچیده تر بود. اگرچه این پروژه تلاش می کرد تا برخی از محدودیت های Numeric را رفع کند، اما وجود دو کتابخانه برای کار با آرایه ها منجر به عدم انسجام در جامعه پایتون شد.

در سال 2005، پروژه های Numeric و Numarray در هم ادغام شدند تا یک کتابخانه یکپارچه به نام NumPy ایجاد شود. این ادغام توسط "Travis Oliphant" انجام شد که یکی از توسعه دهندگان کلیدی NumPy است. هدف اصلی این ادغام، ایجاد یک استاندارد برای کار با آرایه های چندبعدی در پایتون و ارائه یک پایه ثابت برای محاسبات علمی و داده کاوی بود. پس از ادغام، NumPy به سرعت رشد کرد و تبدیل به یک ابزار حیاتی در اکوسیستم علمی و داده کاوی پایتون شد. جامعه بزرگی از توسعه دهندگان و کاربران به این پروژه پیوستند و بسیاری از کتابخانه های دیگر مانند SciPy، پانداس، و scikit-learn بر پایه NumPy ساخته شدند.

کاربرد NumPy

NumPy یکی از کتابخانه های اساسی و بسیار مهم در پایتون است که کاربردهای گسترده ای در زمینه های مختلف دارد. برخی از کاربردهای کلیدی آن عبارتند از:

محاسبات ریاضی و علمی:

  • NumPy ابزارهای پیشرفته ای برای انجام عملیات ریاضی و علمی مانند جمع، تفریق، ضرب، تقسیم، و سایر عملیات جبر خطی فراهم می کند.
  • برای انجام محاسبات ماتریسی و جبر خطی مانند دترمینان، معکوس، مقادیر ویژه و بردارهای ویژه کاربرد دارد.

تحلیل داده:

  • بسیاری از کتابخانه های تحلیل داده مانند pandas و scikit-learn برای عملکرد سریع تر و کارآمدتر از NumPy استفاده می کنند.
  • برای انجام عملیات های آماری بر روی داده، مانند محاسبه ی میانگین، میانه، انحراف معیار و موارد مشابه، مفید است.

پردازش تصویر:

  • NumPy می تواند تصاویر را به صورت آرایه های چندبعدی مدل کند و این امکان را فراهم می کند که روی تصاویر عملیات ریاضی انجام شود.
  • برای کار با کتابخانه های پردازش تصویر مانند OpenCV و PIL (Pillow) استفاده می شود.

شبیه سازی و مدل سازی:

  • برای ایجاد شبیه سازی ها و مدل سازی سیستم ها در حوزه هایی مانند فیزیک، شیمی، زیست شناسی و مهندسی کاربرد دارد.
  • قابلیت ایجاد و استفاده از توزیع های تصادفی برای شبیه سازی ها را داراست.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی:

  • بسیاری از کتابخانه های یادگیری ماشین مانند TensorFlow و PyTorch از NumPy برای انجام عملیات های بنیادی استفاده می کنند.
  • برای آماده سازی داده و انجام پردازش های پیش از آموزش مدل های یادگیری ماشین استفاده می شود.

عملیات برداری:

  • NumPy به شما امکان می دهد که عملیات های برداری را به صورت مستقیم بر روی آرایه ها انجام دهید، که بسیار سریع تر و کارآمدتر از روش های معمول حلقه زنی است.
  • این ویژگی در حوزه هایی مانند پردازش کلان داده و علم داده بسیار مفید است.

بهطور کلی، NumPy یک ابزار قدرتمند و پرکاربرد است که در بسیاری از زمینه ها، از محاسبات ریاضی پایه تا کاربردهای پیشرفته در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، نقش اساسی ایفا می کند.

آموزش و یادگیری NumPy

برای یادگیری و تسلط به NumPy، منابع متنوعی وجود دارد که می تواند به شما کمک کند تا از سطوح مقدماتی تا پیشرفته پیش بروید. در اینجا برخی از بهترین منابع برای آموزش و یادگیری NumPy را معرفی می کنیم. وبسایت رسمی NumPy یکی از بهترین منابع برای یادگیری است. این وبسایت شامل مستندات مفصل، راهنماهای شروع سریع، و مثال های کاربردی است. بخش "User Guide" و "Reference" در این وبسایت، اطلاعات کاملی درباره ویژگی ها، توابع، و قابلیت های NumPy ارائه می کند. کتاب هایی مانند Python for Data Analysis" نوشته Wes McKinney و Python Data Science Handbook" نوشته Jake VanderPlas می توانند به شما در یادگیری NumPy و کاربردهای آن در زمینه های مختلف کمک کنند.

پلتفرم های دوره های آنلاین مختلفی مانند یودمی، Coursera و غیره برای یادگیری NumPy و سایر مباحث مرتبط با علم داده و یادگیری ماشین ارائه می دهند. دوره هایی که بر تحلیل داده یا یادگیری ماشین تمرکز دارند، معمولاً شامل بخش های مفصلی در مورد NumPy هستند. یوتیوب نیز منبعی عالی برای آموزش های ویدیویی رایگان است. کانالهایی مانند "Corey Schafer"، "Sentdex"، و "freeCodeCamp" آموزش های جامع و با کیفیتی در مورد NumPy دارند. برخی دانشگاه ها دوره های رایگان یا با هزینه کم در YouTube یا سایر پلتفرم ها منتشر می کنند که شامل آموزش هایی در مورد NumPy است.

با استفاده از این منابع، میتوانید بهصورت مؤثر NumPy را یاد بگیرید و در کاربردهای مختلف به کار ببرید. ترکیب مطالعهٔ تئوری با تمرینهای عملی بهترین راه برای تسلط بر این ابزار قدرتمند است. خبر خوب این است که شما می توانید به تمامی این منابع آموزش و یادگیری NumPy از طریق گیت دات آی آر دسترسی داشته باشید و از جدیدترین و بروزترین منابع برای آموزش NumPy توسط بهترین اساتید جهان بهره ببرید.

NumPy به دلیل سینتکس سریع و آسان NumPy سریع و بسیار آسان است. از توابع داخلی NumPy می توان برای مدیریت آسان داده های بزرگ استفاده کرد.

اهمیت NumPy در اکوسیستم پایتون

استانداردسازی:NumPy به عنوان استانداردی برای کار با آرایه های چندبعدی در پایتون شناخته می شود. این کتابخانه به دلیل سادگی و عملکرد بالا، توسط بسیاری از کتابخانه ها و پروژه های دیگر به عنوان پایه استفاده می شود.

یکپارچگی با سایر ابزارها:NumPy یکپارچگی و سازگاری خوبی با سایر ابزارهای علمی و داده کاوی دارد، که باعث شده است در بسیاری از حوزه ها از آن استفاده شود.

تحولات اخیر:در سال های اخیر، NumPy با بهبودهایی در کارایی، ویژگی ها، و قابلیت ها همراه بوده است. جامعه کاربران و توسعه دهندگان همچنان در حال گسترش و بهبود این کتابخانه هستند.

NumPy به عنوان یک ستون اساسی در اکوسیستم علمی و داده کاوی پایتون شناخته می شود. تاریخچه آن نشان دهنده تلاش های فراوان برای ایجاد یک ابزار قدرتمند، پایدار، و یکپارچه برای انجام محاسبات علمی و داده کاوی است.

NumPy در پایتون برای چه مواردی استفاده می شود؟

NumPy یک کتابخانه پایتون است که برای کار با آرایه ها استفاده می شود. همچنین دارای توابعی برای کار در حوزه جبر خطی، تبدیل فوریه و ماتریس ها است.

تفاوت pandas و NumPy چیست؟

pandas بیشتر برای مقاصد data wrangling و دستکاری داده استفاده می شوند و اشیاء NumPy در درجه اول برای ایجاد آرایه ها یا ماتریس هایی استفاده می شوند که می توانند برای مدل های DL یا ML اعمال شوند. در حالی که pandas برای ایجاد اشیاء داده ناهمگن و دو بعدی استفاده می شوند، NumPy اشیاء همگن N-بعدی می سازد.

pandas زمانی که تعداد ردیف ها 500 هزار یا بیشتر باشد عملکرد بهتری دارند. زمانی که تعداد ردیف ها 50 هزار یا کمتر باشد، Numpy عملکرد بهتری دارد. ایندکسینگ سری پانداها در مقایسه با آرایه های Numpy بسیار کند است. ایندکسینگ آرایه های Numpy بسیار سریع است.

نظرتون درباره این نوشته چیه؟ عالیه بد نیست خوب نبود