NumPy ( مخفف Numerical Python) یک کتابخانه قدرتمند و محبوب در پایتون برای محاسبات عددی و کار با آرایه ها است.
این کتابخانه به طور گسترده در علم داده، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، مهندسی، و زمینه های علمی دیگر به دلیل سرعت، کارایی و مجموعه وسیعی از توابع ریاضی و عملیات آرایه ای که ارائه می دهد، مورد استفاده قرار می گیرد.
در این آموزش جامع، به مفاهیم پایه ای و کاربردی NumPy می پردازیم که به شما در درک و استفاده از این کتابخانه قدرتمند برای حل طیف وسیعی از مسائل محاسباتی کمک می کند.
مخاطب: این آموزش برای کسانی که آشنایی اولیه با زبان برنامه نویسی پایتون دارند و مایل به یادگیری NumPy برای انجام محاسبات علمی و کار با آرایه ها در پایتون هستند، مناسب است.
پیش نیازها:
- آشنایی با مبانی برنامه نویسی پایتون، از جمله متغیرها، انواع داده ها، عملگرها، ساختارهای کنترل و توابع
- نصب پایتون و NumPy بر روی سیستم شما
سرفصل های آموزشی:
-
مقدمه ای بر NumPy:
-
انواع داده ها و عملیات در NumPy:
-
توابع NumPy:
- توابع ریاضی و آماری NumPy (مانند sin، cos، exp، log، mean، std و …)
- توابع برای دستکاری آرایه ها (مانند reshape، transpose، stack، split و …)
- توابع برای بررسی و یافتن مقادیر در آرایه ها (مانند any، all، argmin، argmax و …)
-
آرایه های چند بعدی:
-
ماتریس ها و عملیات ماتریسی:
- ماتریس ها در NumPy (تعریف، نمایش، و جمع آوری)
- ضرب ماتریس ها
- معکوس ماتریس
- حل معادلات خطی
-
کاربردهای NumPy:
در طول این آموزش، از مثال ها و کدهای عملی متعددی برای درک بهتر مفاهیم و کاربردهای NumPy استفاده خواهیم کرد.
نکته: این فقط یک خلاصه ی کلی از مباحث آموزش جامع NumPy است. در هر بخش، به تفصیل به شرح و بسط مفاهیم و ارائه ی مثال های کاربردی خواهیم پرداخت.
با تسلط بر NumPy، می توانید مهارت های خود را در زمینه های مختلف علمی و مهندسی ارتقا داده و به یک متخصص در محاسبات عددی و علم داده تبدیل شوید.
