آموزش NumPy (آپدیت روزانه)
NumPy چیست؟
Numeric Python یا به اختصار Numpy، یک کتابخانه ی پایتونی برای محاسبه و پردازش روی عناصر آرایه های تک بعدی و چند بعدی است. این کتابخانه در سال 2005 توسط تراویس اولیفانت طراحی و توسعه یافت. NumPy با ارائه ی توابع متنوع قابلیت انجام محاسبات عددی با سرعت بالا را نیز دارا بوده و همچنین ساختار داده ای فوق العاده ی آن توان پیاده سازی انواع آرایه ها، ماتریس های چند بعدی و بهینه سازی محاسبات مرتبط با آن ها را دارد.
در این سری مقالات آموزشی، به معرفی، بررسی و آموزش گام به گام کتابخانه ی NumPy خواهیم پرداخت.
چرا NumPy ؟
NumPyروشی مناسب و کارآمد را برای مدیریت حجم عظیمی از دادهها فراهم میکند. همچنین NumPy برای ضرب ماتریسی و تغییر شکل داده ها بسیار توانایی بالا دارد. سرعت بسیار بالای این کتابخانه نیز، امکان کار با مجموعههای بزرگی از داده ها را آسان میسازد.
مزایای استفاده از NumPy برای تجزیه و تحلیل داده ها به شرح زیر است:
- محاسبات علمی را به آسانی انجام میدهد.
- در پیاده سازی آرایههای چند بعدی بسیار کارآمد است.
- NumPy محاسبات را مبتنی بر آرایه انجام میدهد. ( آرایه محور )
- NumPy توابع داخلی بسیاری را برای جبر خطی و تولید اعداد تصادفی ارائه میدهد.
- قابلیت انجام تبدیل فوریه و تغییر شکل دادههای ذخیرهشده در آرایههای چند بعدی را دارد.
در حال حاضر، NumPy به همراه کتابخانه های SciPy و Matplotlib به عنوان جایگزین MATLAB استفاده میشوند، زیرا پایتون زبانی کامل تر و بسیار آسانتر نسبت به MATLAB است.
پیشنیازهای یادگیری NumPy
قبل از شروع یادگیری کتابخانه ی NumPy، باید دانش ابتدایی مفاهیم پایتون را دارا باشید.
آموزش گام به گام NumPy

در این مقاله به نحوه نصب و راه اندازی NumPy در ویندوز،مک و لینوکس می پردازیم

در این مقاله، آرایه های چند بعدی در numpy را معرفی و بررسی خواهیم کرد

در این مقاله به بررسی انواع دیتا تایپ ها در NumPy می پردازیم.

در این مقاله به بررسی انواع روش های ایجاد آرایه درNumPy می پردازیم

در این مقاله به بررسی انواع روش های موجود برای ایجاد آرایه NumPy با استفاده از داده های موجود می پردازیم

در این مقاله به بررسی چگونگی ایجاد آرایههای Numpy در محدوده های عددی خواهیم پرداخت.

در این مقاله به بررسی مفهوم پخش (Broadcasting) در NumPy می پردازیم