علوم داده
-
کتابخانه های برتر پایتون در حوزه مهندسی داده
انتخاب بهترین کتابخانه های برتر پایتون در حوزه مهندسی داده به نیازها و وظایف خاص شما بستگی دارد. با این حال،…
بیشتر بخوانید » -
شناسایی مقادیر گمشده در Pandas
شناسایی مقادیر گمشده در Pandas مقدمه: در تجزیه و تحلیل داده، مقادیر گمشده می توانند چالش برانگیز باشند و بر…
بیشتر بخوانید » -
آشنایی با مفاهیم پایه ریاضی و آماری
آشنایی با مفاهیم پایه ریاضی و آماری برای یادگیری علم داده و تسلط بر کتابخانههایی مانند scikit-learn، داشتن دانش پایه…
بیشتر بخوانید » -
نمودارهای جعبه ای در Matplotlib
نمودارهای جعبه ای در Matplotlib: راهنمای جامع و کاربردی مقدمه نمودارهای جعبه ای ابزاری بصری کارآمد برای نمایش توزیع داده…
بیشتر بخوانید » -
10 روش برای ایجاد آرایه در NumPy
NumPy، کتابخانهای قدرتمند برای محاسبات عددی در پایتون، به شما امکان میدهد انواع مختلفی از آرایهها را با استفاده از…
بیشتر بخوانید » -
کاربردهای پردازش سیگنال در علم و مهندسی
کاربردهای پردازش سیگنال در علم و مهندسی پردازش سیگنال به عنوان یک حوزه ی بنیادی در مهندسی و علوم، نقشی…
بیشتر بخوانید » -
تولید آرایههای آماده در NumPy
NumPy طیف گستردهای از توابع را برای ایجاد آرایههای آماده با مقادیر از پیش تعریف شده ارائه میدهد که میتوان…
بیشتر بخوانید » -
تابع where در NumPy
np.where() در NumPy: مثال جامع و توضیح np.where() یک تابع قدرتمند در NumPy است که به شما امکان می دهد…
بیشتر بخوانید » -
آشنایی با NumPy و کاربردهای آن
NumPy (مخفف Numerical Python) کتابخانه ای قدرتمند و محبوب در زبان برنامه نویسی پایتون است که به طور خاص برای…
بیشتر بخوانید » -
پردازش تصویر و گرافیک کامپیوتری با NumPy
NumPy، کتابخانهای قدرتمند برای محاسبات عددی در پایتون، نقشی حیاتی در پردازش تصویر و گرافیک کامپیوتری ایفا میکند. قابلیتهای کلیدی…
بیشتر بخوانید »