NumPy یک کتابخانه پایتون شخص ثالث است که از آرایه‌ها و ماتریس‌های چندبعدی بزرگ همراه با مجموعه‌ای از توابع ریاضی برای کار بر روی این عناصر پشتیبانی می‌کند. در این دوره آموزش کتابخانه numpy که در بالا معرفی شد، قرار است که ما با جنبه‌های مختلف این کتابخانه و نحوه کار با آن آشنا شویم.

NumPy مخفف numerical و python است. این کتابخانه برای انجام محاسبات کارآمد به بسته‌های شناخته‌شده‌ای که در زبان دیگری (مثلاً C یا Fortran) پیاده‌سازی شده‌اند، تکیه می‌کند که هم وضوح Python و هم عملکردی مشابه Matlab یا Fortran را برای کاربر به ارمغان می‌آورد. در بالا به معرفی دوره آموزش کتابخانه numpy پرداختیم و در این بخش مختصری در رابطه با این کتابخانه و مزایا و ویژگی‌های آن گفتگو می‌کنیم.

کتاب‌خانه NumPy چیست؟

NumPy نوعی کتابخانه پایتون است که یک ساختار داده ساده و درعین‌حال قدرتمند ارائه می‌دهد. این کتابخانه پایه‌ای است که تقریباً تمام قدرت جعبه‌ابزار علم داده پایتون بر روی آن ساخته‌شده و یادگیری NumPy اولین قدم در سفر هر دانشمند داده پایتون خواهد بود. این دوره آموزش کتابخانه نامپای دانشی را که برای استفاده از NumPy و کتابخانه‌های سطح بالاتری که بر آن تکیه‌دارند، در اختیار شما قرار می‌دهد.

در این دوره آموزش numpy یاد خواهید گرفت:

• چه مفاهیم اصلی در علم داده توسط NumPy ممکن شده است
• نحوه ایجاد آرایه‌های NumPy با استفاده از روش‌های مختلف
• نحوه دست‌کاری آرایه‌های NumPy برای انجام محاسبات مفید
• چگونه می‌توان این مهارت را در مسائل دنیای واقعی به کار برد
• و...

برای استفاده حداکثری از این آموزش NumPy، باید با نوشتن کد پایتون آشنا باشید. همچنین اگر با ریاضیات ماتریسی آشنا هستید، مطمئناً این نیز برای شما بسیار مفید خواهد بود.

NumPy – جایگزینی برای MatLab

Numpy- همچنین به‌عنوان پایتون عددی شناخته می‌شود و کتابخانه‌ای است که برای کار با آرایه‌ها استفاده می‌شود و رقیب سرسختی برای متلب است. همچنین یک بسته پردازش آرایه همه‌منظوره است که توابع ریاضی جامع، روال‌های جبر خطی، تبدیل فوریه و موارد دیگر را ارائه می‌دهد و استفاده از متدها را بسیار آسان می‌کند.

هدف NumPy ارائه حافظه کمتر برای ذخیره داده‌ها در مقایسه با لیست پایتون است و همچنین به ایجاد  آرایه دو بعدی و آرایه‌های n بعدی کمک می‌کند. به همین دلیل است که NumPy در پایتون استفاده می‌شود.

NumPy اغلب همراه با بسته‌هایی مانند SciPy (Scientific Python) و Mat-plotlib (کتابخانه نمودار در پایتون) استفاده می‌شود. این ترکیب به‌طور گسترده‌ای به‌عنوان جایگزینی برای MatLab، که یک پلت فرم محبوب برای محاسبات فنی است، مورد استفاده قرار می‌گیرد. در واقع Python NumPy جایگزینی برای MatLab بوده که یک‌زبان برنامه‌نویسی مدرن و کامل‌تر است.

مزایای استفاده از کتابخانه نامپای

ازآنجایی‌که از قبل پایتون را می‌شناسید، ممکن است از خود بپرسید که آیا واقعاً باید یک کتابخانه کاملاً جدید را برای انجام علم داده یاد بگیرید. حلقه‌های for Python عالی و با آن‌ها هر کاری را می‌توان انجام داد و از طرفی خواندن و نوشتن فایل‌های CSV را می‌توان با کدهای سنتی انجام داد. بااین‌حال، برخی استدلال‌های قانع‌کننده برای یادگیری کتابخانه NumPy وجود دارد.

در اینجا چهار مزیت اصلی که NumPy می‌تواند برای کد شما به ارمغان بیاورد آورده شده است:

• سرعت بیشتر: NumPy از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کند که به زبان C نوشته‌شده‌اند و در نانوثانیه به‌جای ثانیه کامل می‌شوند.
• حلقه‌های کمتر: NumPy به شما کمک می‌کند حلقه‌ها را کاهش دهید و از تکرار جلوگیری کنید.
• کد تمیز و خوانا: با استفاده از NumPy کد کمتر و درعین‌حال تمیزتری خواهید نوشت.
• کیفیت بهتر: هزاران مشارکت‌کننده در تلاش هستند تا NumPy را سریع، مقیاس‌پذیر و بدون اشکال نگه‌دارند.

به دلیل این مزایا، NumPy استاندارد واقعی آرایه‌های چندبعدی در علم داده پایتون است و بسیاری از محبوب‌ترین کتابخانه‌های پایتون موجود بر روی آن ساخته‌شده‌اند. یادگیری NumPy یک راه عالی برای ایجاد یک پایه محکم است زیرا دانش خود را در زمینه‌های خاص‌تر علم داده گسترش می‌دهید. با استفاده از دوره آموزش کتابخانه NumPy شما با جنبه‌های مختلف این کتابخانه به‌صورت پروژه محور آشنا خواهید شد و قادر خواهید بود آن را در پروژه‌های عملی خود به کار ببرید.

تاریخچه NumPy

تراویس اولیفانت NumPy را در سال 2005 با تغییرات زیادی در Numeric و ترکیب ویژگی‌های رقیب Numarray ساخت. Numeric، سلف NumPy، در سال 1995 توسط Jim Hugunin با کمک تعدادی از توسعه‌دهندگان دیگر تأسیس شد. تراویس اولیفانت، توسعه‌دهنده NumPy، موفق شد جامعه توسعه‌دهندگان را در پشت یک کتابخانه برای آرایه واحد گرد هم آورد، بنابراین عملکرد Numarray را به Numeric منتقل و NumPy 1.0 را در سال 2006 منتشر کرد. اکنون ما با NumPy در پایتون و تاریخچه آن آشنا شدیم. حالا بیایید بدانیم چرا از آن استفاده می‌کنیم.

چرا از NumPy در پایتون استفاده می‌شود؟

ما لیست‌هایی در پایتون داریم که به‌عنوان آرایه عمل می‌کنند، اما پردازش آن‌ها کند است. هدف NumPy ارائه یک شیء آرایه‌ای خواهد بود که تا 50 برابر سریع‌تر از لیست‌های سنتی پایتون است. ممکن است برای انجام طیف وسیعی از عملیات ریاضی مبتنی بر آرایه استفاده شود. این بسته، کارایی پایتون را با ساختارهای تحلیلی پیشرفته‌ای که محاسبات سریع با آرایه‌ها و ماتریس‌ها را تضمین می‌کند و همچنین یک کتابخانه بزرگ از توابع ریاضی سطح بالا که با این آرایه‌ها و ماتریس‌ها کار می‌کنند، گسترش می‌دهد.

عملیات NumPy به سه دسته اصلی تقسیم می‌شود: تبدیل فوریه و دست‌کاری شکل، عملیات ریاضی و منطقی و جبر خطی و تولید اعداد تصادفی.

 آرایه‌های NumPy، برخلاف لیست‌ها در مکانی پیوسته در حافظه نگهداری می‌شوند و به برنامه‌ها اجازه می‌دهند تا به‌سرعت به آن‌ها دسترسی پیداکرده و آن‌ها را دست‌کاری کنند.

ویژگی‌های NumPy

کتابخانه نامپای دارای ویژگی‌های منحصربه‌فردی است که ازجمله مهم‌ترین این ویژگی‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• عملکرد بالا: NumPy تا حدودی با ارائه آرایه‌ها و توابع چندبعدی و عملگرهایی که به‌طور مؤثر روی آرایه‌ها کار می‌کنند، مشکل کندی را برطرف می‌کند.
• یکپارچه‌سازی کد از C/C++، Fortran: ما می‌توانیم از توابع موجود در NumPy برای کار با کدهای نوشته‌شده به زبان‌های دیگر استفاده کنیم. ازاین‌رو می‌توانیم قابلیت‌های موجود در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف را یکپارچه کنیم.
• آرایه چندبعدی: ndarray یک آرایه چندبعدی (معمولاً با اندازه ثابت) از اقلام با همان نوع و اندازه است. تعداد ابعاد و آیتم‌های یک آرایه با شکل آن تعریف می‌شود که یک عدد از N عدد صحیح غیر منفی است که اندازه هر بعد را مشخص می‌کند. نوع آیتم‌ها در آرایه توسط یک شی از نوع داده جداگانه (dtype) مشخص می‌شود که یکی از آن‌ها با هر ndarray مرتبط است.
• عملکرد پخش: اصطلاح پخش توصیف می‌کند که NumPy چگونه با آرایه‌هایی با اشکال مختلف در طول عملیات حسابی رفتار می‌کند. وقتی با آرایه‌هایی از اشکال ناهموار کار می‌کنیم، این ویژگی مفهوم بسیار مفیدی است. شکل آرایه‌های کوچک‌تر را مطابق آرایه‌های بزرگ‌تر پخش می‌کند.
• جبر خطی اضافی: قابلیت انجام عملیات پیچیده عناصر مانند جبر خطی، تبدیل فوریه و غیره را دارد.
• کار با پایگاه داده‌های متنوع: ما می‌توانیم با آرایه‌هایی از انواع داده‌های مختلف در NumPy کارکنیم. ما می‌توانیم از تابع dtype برای تعیین نوع داده استفاده کنیم و ازاین‌رو ایده روشنی در مورد مجموعه داده‌های موجود به دست آوریم.
• استفاده بهینه از حافظه: NumPy از حافظه استفاده بهینه را می‌کند.

در دوره آموزش کتابخانه NumPy ما به‌صورت عملی با ویژگی‌های گفته‌شده آشنا خواهیم شد.

NumPy فرآیندهای ریاضی متعددی را که معمولاً در محاسبات علمی مورداستفاده قرار می‌گیرند، بهینه و ساده می‌کند، مانند:

• ضرب بردارها
• ماتریس‌های مختلف
• عملیات بردار و ماتریس برحسب عنصر (جمع، تفریق، ضرب و تقسیم‌بر یک عدد)
• مقایسه بین عناصر یا آرایه‌ها
• اعمال توابع به عنصر بردار/ماتریس (مانند pow، log و exp)
• NumPy شامل تعداد زیادی عملیات جبر خطی است.
• محاسبات آماری
• استفاده در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• استفاده در پردازش تصویر، طراحی و گرافیک، شبکه های عصبی و سایر موارد

اگر می‌خواهید دانشمند داده شوید و مهارت‌های علم داده خود را بیش‌ازپیش افزایش دهید آشنایی با NumPy یک امر لازم و ضروری است. با استفاده از دوره آموزش کتابخانه NumPy می‌توانید مهارت‌های خود را در علم داده بهبود ببخشید.

در ادامه ما برخی از رایج‌ترین سؤالات در رابطه با کتاب‌خانه NumPy را موردبررسی قرار می‌دهیم تا به شما کمک کنیم که تصمیم بگیرید که از دوره آموزش کتابخانه NumPy استفاده کنید یا خیر.

NumPy در کجا استفاده می‌شود؟

NumPy یک کتابخانه پایتون است که عمدتاً برای کار با آرایه‌ و انجام طیف گسترده‌ای از عملیات ریاضی روی آرایه‌ها استفاده می‌شود.

آیا باید از NumPy استفاده کنم یا پاندا؟

NumPy و Pandas پراستفاده‌ترین کتابخانه‌ها در Data Science، ML و AI هستند. از NumPy و Panda برای ذخیره n تعداد خط کد استفاده می‌شود.

NumPy و Pandas کتابخانه‌های منبع باز هستند. NumPy برای محاسبات علمی سریع و پانداها برای دست‌کاری، تجزیه‌وتحلیل و تمیز کردن داده‌ها استفاده می‌شود.

تفاوت NumPy و پاندا چیست؟

• Numpy یک شی آرایه n بعدی ایجاد می‌کند. پاندا موجب ایجاد DataFrame و Series می‌شود.
• آرایه Numpy حاوی داده‌هایی از انواع داده‌های مشابه است. پانداها برای داده‌های جدولی مناسب به حساب خواهد آمد.
• Numpy به حافظه کمتری نیاز دارد از طرفی پاندا در مقایسه با NumPy به حافظه بیشتری نیاز خواهد داشت.
• NumPy از آرایه‌های چندبعدی پشتیبانی می‌کند. پاندا از آرایه‌های 2 بعدی پشتیبانی می‌کند.

آرایه NumPy چیست؟

آرایه Numpy توسط تمام محاسبات انجام شده توسط کتابخانه NumPy تشکیل می‌شود. این یک شی آرایه N بعدی قدرتمند با ساختار داده مرکزی است و مجموعه‌ای از عناصر است که انواع داده‌های یکسانی دارند.

NumPy در چه زبانی نوشته‌شده است؟

NumPy یک کتابخانه پایتون است که بخشی از آن به زبان پایتون نوشته‌شده است و بیشتر قسمت‌ها به زبان C یا C++‎ نوشته‌شده‌اند و همچنین از برنامه‌های افزودنی در زبان‌های دیگر، معمولاً C++‎ و Fortran پشتیبانی می‌کند.

آیا یادگیری NumPy آسان است؟

NumPy یک کتابخانه Python منبع باز است که عمدتاً برای دست‌کاری و پردازش داده‌ها در قالب آرایه‌ها استفاده می‌شود. کار با کتابخانه NumPy آسان است و درعین‌حال یک کتابخانه سریع و به‌خوبی با کتابخانه‌های دیگر کار می‌کند. این کتابخانه دارای تعداد زیادی توابع داخلی است و به شما امکان می‌دهد انجام عملیات ماتریسی را به ساده‌ترین شکل ممکن انجام دهید. دوره آموزش کتابخانه NumPy یکی از بهترین دوره‌های آموزشی برای یادگیری این کتابخانه است که پتانسیل آموزش کامل این کتابخانه را دارد.

کاربرد دوره آموزش رایگان NumPy چیست؟

اگر نظر هر برنامه‌نویسی که با زبان برنامه‌نویسی پایتون در ارتباط باشد را درباره‌ی آن بپرسید، قطعاً حس مثبتی به آن خواهد داشت، چرا که این زبان برنامه‌نویسی روزبه‌روز در حال کاربردی‌تر شدن و رشد است. از سویی دیگر، یادگیری برخی کتابخانه‌های پایتون ممکن است امری چالشی به نظر آید. از این‌ رو، شرکت در دوره‌هایی که کتابخانه‌های مهم این زبان را شرح بدهند می‌تواند بسیار مفید و مثمر ثمر واقع شود. این بار به همت مکتب‌ خونه می‌توانید از آموزش جامع کتابخانه نامپای نهایت استفاده را از آن ببرید.

NumPy از اساسی‌ترین کتابخانه‌های پایتون در زمینه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است که توابع و آرایه‌های زیادی در آن تعریف شده است. پس اگر تصمیم دارید به کمک پایتون در زمینه یادگیری ماشین کار کنید، NumPy یکی از عناصر جدانشدنی خواهد بود و دوره آموزش کتابخانه numpy بهترین نقطه شروع برای این کار به‌حساب می‌آید.

به کمک کتابخانه NumPy می‌توانید عملیات زیادی را به‌صورت از پیش تعریف شده انجام دهید که سرعت برنامه‌نویسی و اجرا را چندین برابر افزایش خواهد داد. از جمله ویژگی‌های تعریف شده در کتابخانه نامپای عبارت‌اند از:

• عملیات مختلف جبر خطی
• کار با ماتریس‌ها و محاسبات روی آن‌ها
• تبدیل فوریه و محاسبات مربوط به ریاضیات مهندسی
• محاسبات اعداد رندوم
• و سایر موارد