نامپای (NumPy) یک کتابخانه برای زبان برنامهنویسی پایتون است که پشتیبانی از آرایهها و ماتریسهای چندبعدی و بزرگ را به این زبان اضافه میکند. نامپای یک نرمافزار متنباز (Open-source) است. تقریبا هر دانشمندی که با ...
نامپای (NumPy) یک کتابخانه برای زبان برنامهنویسی پایتون است که پشتیبانی از آرایهها و ماتریسهای چندبعدی و بزرگ را به این زبان اضافه میکند. نامپای یک نرمافزار متنباز (Open-source) است. تقریبا هر دانشمندی که با پایتون کار کردهاست، به قدرت نامپای اذعان دارد. هدف از دوره آموزش کتابخانه numpy آموزش این کتابخانه معروف در زبان پایتون است که در ادامه به معرفی کامل آن خواهیم پرداخت.
اگر نظر هر برنامهنویسی که با زبان برنامهنویسی پایتون در ارتباط باشد را دربارهی این کتابخونه 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 مکتبخونه 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:
1. عملیات مختلف جبر خطی
2. کار با ماتریسها و محاسبات روی آنها
3. تبدیل فوریه و محاسبات مربوط به ریاضیات مهندسی
4. محاسبات اعداد رندوم
بهطور کلی هدف از یادگیری هر مبحثی، سادهسازی انجام امور است. از این رو هدف از یادگیری دوره آموزش NumPy نیز کسب اطلاعات لازم برای سرعت بخشیدن به انجام محاسبات مربوط به آرایهها و ماتریسها است. از طرفی این کتابخانه به شما کمک میکند محاسبات مربوط به یادگیری ماشین را با دقت بیشتر انجام داده و از خروجی مدنظر اطمینان بیشتری حاصل نمایید.
نامپای قدرت محاسباتی زبانهایی مانند C و Fortran را به پایتون که زبانی با یادگیری و کاربرد بسیار آسان است، هدیه داده است. نامپای دسترسی به توابع ریاضی، تولیدکننده اعداد تصادفی، روتینهای جبری خطی و غیره جامعی را فراهم خواهد کرد. علاوهبراین، این کتابخانه از محدوده گستردهای از سختافزارها و پلتفرمهای محاسباتی پشتیبانی کرده و بهخوبی روی کتابخانههای توزیعشده، GPU و پراکنده عمل میکند. هماکنون با ثبتنام در دوره آموزش کتابخانه numpy میتوانید ماجراجویی خود را با این کتابخانه محبوب آغاز کنید.
دوره آموزش کتابخانه numpy برای تمامی علاقهمندان به یادگیری مباحث پیشرفتهتر زبان برنامهنویسی پایتون، چه به دنبال پیادهسازی پروژههای جدی در زمینه یادگیری ماشین باشند چه مباحث دیگر، مناسب خواهد بود. پس اگر دانشجو، پایتون کار غیره هستید و قصد دارید دورههای آموزشی پایتون تهیه و عرضه کنید و خلاصه سر و کارتان با پایتون زیاد است، این دوره برای شما مناسب خواهد بود.
پس از اتمام دوره آموزش کتابخانه numpy، بهسادگی میتوان کار با آرایهها و ماتریسها را انجام داد و محاسبات موردنیاز خود را سریعتر و آسانتر از آنچه فکر کنید انجام دهید. این نکته را به یاد داشته باشید که یادگیری این کتابخانه یکی از پیشنیازهای اساسی عملیات یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است.
دیگر قابلیت سودمند نامپای استفاده آسان آن است که تقریبا هر کاربری با هر سطح از پیشزمینه و تجربه میتواند آن را بهکار گیرد. همچنین، نامپای اساس کتابخانههای قدرتمند یادگیری ماشین مانند سایکیتلرن (scikit-learn) و سایپای (SciPy) را شکل تشکیل میدهد. از سوی دیگر، نامپای یک از اجزاء اصلی شروع شکلگیری مصورسازی پایتون از طریق دیگر کتابخانهها مانند متپلاتلیب (Matplotlib)، سیبورن (Seaborn)، آلتیر (Altair) و غیره است.
همچنین در مکتب خونه انواع دوره آموزش برنامه نویسی و آموزش پایتون به عنوان مکمل و پیش نیاز این دوره موجود است.
استفاده از نامپای در پایتون قابلیتهایی مشابه با متلب را در اختیار کاربر قرار میدهد. هر دو این زبانها به کاربر این اجازه را میدهند که برنامههای سریعی را بنویسند. تفاوت اساسی از آنجایی ناشی میشود که نامپای با پایتون که یک زبان برنامهنویسی نوین و کاملی است، ادغام میشود و قدرت آن را دوچندان میکند. نامپای از جمله کتابخانههای مهم پایتون است، تا آنجا که کتابخانههای مطرح دیگری از جمله تنسورفلو (TensorFlow)، پایتورچ (PyTorch) و غیره از این کتابخانه برای محاسبات خود بهره میبرند. این کتابخانه کاربردهای فراوانی در شاخههای مختلف علوم کامپیوتر دارد که از جمله آنها میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
اطلاعات بیشتر
از مجموع 23 امتیاز
6 نظرحمیدرضا حسینخانی، دانشآموخته مهندسی نرمافزار و کارشناسی ارشد هوش مصنوعی و رباتیک است.
او از سال ۹۲ بهعنوان مهندس نرمافزار وارد صنعت شد و همکاری با استارتاپهای خوشنام و در حال رشدی مثل ایراناپس، دیجیکالا، دیجی استایل، اسنپ و بامیلو در سمتهای مختلف مهندسی، مدیریت و مشاوره را در کارنامهی خود دارد.
ایشان بیش از ۱۰ سال از سوابق حرفهای خود را مشغول تدریس در کارگاههای مختلف برنامهنویسی، رباتیک و هوش مصنوعی در مدارس، پژوهشسراها، دانشگاهها و همینطور آموزشگاههایی چون لایتک دانشگاه صنعتی شریف، هواپیمایی هما و شبکه ملی مدارس ایران (رشد) بودهاست. همینطور منتور تعداد زیادی از تیمهای شرکتکننده در مسابقات مختلف برنامهنویسی، رباتیک و روبوکاپ و داور و برگزارکننده اولین دورهی مسابقات دانشآموزی برنامهنویسی موبایل در دانشگاه صنعتی شریف (Nadcup 2016) است.
او از نمایندگان بنیاد جهانی School of AI در ایران است که در زمینه ترویج و آموزش هوش مصنوعی به دانشجویان و استارتاپها فعالیت میکند. همچنین، ایشان از سال 99 به عنوان مدرس دروس دوره لیسانس دانشکده کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف مشغول به کار شدهاست.
اطلاعات بیشتر