معرفی کلی کتابخانه numpy 00

دنیای امروزی پر از داده و تحلیل‌های پیچیده، استفاده از ابزارهای مناسب برای کار با داده‌ها و ایجاد الگوریتم‌های بهینه است. یکی از این ابزارها کتابخانه numpy 00 (کتابخانه نامپای) در زبان برنامه‌نویسی پایتون است. کتابخانه numpy چیست؟

 کتابخانه numpy 00 به‌طور گسترده برای ایجاد، مدیریت و عملیات روی آرایه‌های چندبعدی یا همان ماتریس‌ها استفاده می‌شود. از طریق ایجاد Np arrayها، که اشاره به آرایه‌های NumPy دارد، کتابخانه numpy 00 به کاربر امکان می‌دهد با داده‌ها به‌صورت موثر و سریع‌تر از قبل برنامه‌ریزی کند.

نوشتن کدهای پایتون برای انجام عملیات ماتریسی با استفاده از کتابخانه NumPy بسیار ساده و قابل فهم است، که باعث می‌شود حتی برنامه‌نویسانی با تجربه کم بتوانند با سرعت بالا الگوریتم‌های پیچیده را پیاده‌سازی کنند.

جهت کسب اطلاعات بیشتر درباره‌ی خدمات ابر آراز و سرور ابری این صفحه را دنبال کنید.

تاریخچه و اهمیت NumPy در جامعه علم داده

 قبل از اطلاع از کاربرد کتابخانه numpy  بهتر است کمی از تاریخچه آن بدانیم. NumPy که مخفف “Numerical Python” است، اولین بار در سال ۱۹۹۵ توسط Jim Hugunin توسعه داده شد. اما پس از مدتی، Travis Oliphant که در آن زمان یک دانشجوی دکترا بود، این پروژه را برای استفاده شخصی خود توسعه داد و سپس در سال ۲۰۰۶ آن را به عنوان یک پروژهٔ متن‌باز منتشر کرد. از آن زمان تاکنون، NumPy به عنوان یکی از ابزارهای اصلی و بنیادی در زمینه علم داده و محاسبات علمی در زبان برنامه‌نویسی پایتون به شمار می‌آید.

جهت کسب اطلاعات دیگر و خواندن دیگر مطالب، مقاله مانیتورینگ سرور را بخوانید.

اهمیت در جامعه علم داده؛

1. عملیات سریع با داده‌های عددی؛

کتابخانه numpy 00 به عنوان یک کتابخانه‌ی محاسباتی عددی، ابزاری قدرتمند برای انجام عملیات ریاضی و آماری سریع بر روی داده‌های عددی است. با استفاده از ساختار داده‌های چندبعدی خود، به سرعت و به‌صورت بهینه می‌توان عملیات ماتریسی و برداری را انجام داد.

• توانایی بالای محاسبات ماتریسی؛

برای بسیاری از مسائل علمی و مهندسی، عملیات ماتریسی و برداری بسیار اساسی هستند. NumPy با ارائه‌ی ابزارها و توابع مناسب، این امکان را به برنامه‌نویسان می‌دهد که به سادگی و با کارایی بالا، مسائل پیچیده‌ای را حل کنند.

• ارتباط و همکاری با سایر کتابخانه‌ها؛

کتابخانه numpy 00 به‌عنوان پایه‌ای برای بسیاری از کتابخانه‌های دیگر در حوزه علم داده و محاسبات علمی عمل می‌کند. این تعامل و ارتباط با کتابخانه‌هایی مانند SciPy، Pandas، Matplotlib و …، امکان استفاده‌ی بهتر و موثرتر از آنها را فراهم می‌کند.

• گسترش و جامعیت بالا؛

NumPy به‌عنوان یک ابزار گسترده و جامع برای انجام محاسبات علمی، برای بسیاری از زمینه‌های مختلف علمی مورد استفاده قرار می‌گیرد، از ریاضیات و آمار گرفته تا فیزیک، علوم مهندسی، علوم زمین و زیست‌شناسی.

• پشتیبانی از جامعه و توسعه‌دهندگان؛

کتابخانه numpy 00 یک پروژه متن‌باز است و از طریق ارتباط با جامعه‌ی پایتون و توسعه‌دهندگان فعال، همواره به‌روزرسانی می‌شود و با ارائه‌ی بهبودهای مختلف، برطرف کردن اشکالات و افزودن ویژگی‌های جدید، ادامه می‌یابد.

نصب کتابخانه numpy در پایتون

برای نصب و راه‌اندازی NumPy در پایتون، ابتدا باید مطمئن شویم که پایتون بر روی سیستم شما نصب شده است. سپس با استفاده از مدیر بسته‌های پایتون، مانند pip، می‌توانید NumPy را نصب کنید. برای این کار، کافی است دستور زیر را در ترمینال یا پنجره دستورالعمل پایتون وارد کنید؛

pip install numpy

بعد از نصب موفقیت‌آمیز کتابخانه numpy 00 ، می‌توانید آن را در برنامه‌ی پایتون خود وارد کنید. برای این کار از دستور import استفاده می‌کنیم؛

python

import numpy

حالا می‌توانید از کتابخانه numpy 00 در برنامه‌ی پایتون خود استفاده کنید. یکی از ساختارهای اصلی NumPy، Numpy array یا همان آرایه‌های نامپای هستند که از آنها برای ایجاد و مدیریت ماتریس‌ها و داده‌های چندبعدی استفاده می‌شود.

python

# ساخت یک آرایه نامپای

my_array = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# چاپ آرایه

print(my_array)

در این کد، با استفاده از `numpy.array` یک آرایه نامپای ساخته شده و سپس آن را چاپ می‌کنیم. این نمونه نشان می‌دهد که چگونه کتابخانه numpy 00 در پایتون قابل استفاده است و با استفاده از آن می‌توانید به راحتی با ماتریس‌ها کار کنید.

ساختار داده‌ها و عملیات اصلی

در آموزش کتابخانه numpy در پایتون، ساختار داده‌ها و عملیات اصلی برای کار با داده‌ها بسیار انعطاف‌پذیر و قدرتمند هستند. در اینجا به معرفی برخی از این ساختارها و عملیات‌ها می‌پردازم؛

1. لیست‌ها (Lists)؛
2. دیکشنری‌ها (Dictionaries)؛
3. تاپل‌ها (Tuples)؛
4. مجموعه‌ها (Sets)؛
5. عملیات رشته‌ها (Strings)؛

این عملیات و ساختارها تنها یک بخش از قدرت و انعطاف پایتون در کار با داده‌ها هستند. از آنجا که پایتون یک زبان بسیار گسترده و محبوب در علم داده و برنامه‌نویسی است، این ساختارها و عملیات‌ها ابزارهای بسیار مهمی برای تحلیل داده و ایجاد برنامه‌های پیچیده محسوب می‌شوند.

اندیس‌گذاری و برش

در پایتون، اندیس‌گذاری و برش (Indexing and Slicing) برای دسترسی به عناصر مختلف یک ساختار داده از جمله لیست‌ها، تاپل‌ها و رشته‌ها استفاده می‌شود. این عملیات‌ها به کمک اندیس‌ها انجام می‌شوند که اعداد صحیح مثبت و یا منفی هستند.

1. اندیس‌گذاری (Indexing)؛

• در اندیس‌گذاری، از یک عدد صحیح برای دسترسی به یک عنصر خاص در ساختار داده استفاده می‌شود.
• اندیس‌ها از صفر شروع می‌شوند، به عنوان مثال اولین عنصر یک لیست اندیس ۰ دارد، دومین عنصر اندیس ۱ و الی آخر.
• می‌توانید از اندیس‌های منفی نیز استفاده کنید که از انتهای ساختار داده می‌شمارند. به عنوان مثال، اندیس -۱ به آخرین عنصر، اندیس -۲ به عنصر قبل از آخر و الی آغاز می‌شود.

2. برش (Slicing)؛

• برش به شما این امکان را می‌دهد که یک زیرمجموعه از عناصر یک ساختار داده را انتخاب کنید.
• برای برش، از نشانگرهای شروع، پایان و گام استفاده می‌شود. به صورت کلی؛ `[start؛stop؛step]`.
• شما می‌توانید هرکدام از این نشانگرها را برای تعیین محدوده‌ای از عناصر انتخاب کنید یا از آن‌ها صرف نظر کنید. اگر نشانگری حذف شود، مقدار پیش‌فرض آن مطابق با آغاز، پایان و گام مربوطه می‌شود.
• برای برش، از عناصر آغاز شده تا قبل از عناصر پایان. اندیس پایانی در برش در نتیجه نمی‌آید.

توابع موجود در کتابخانه numpy 00

خوب، اینجا نمونه‌ای از توابع موجود در کتابخانه numpy 00 است؛

1. 1.      `np.array`
2. 2.      `np.zeros`
3. 3.      `np.ones`
4. 4.      `np.arange`
5. 5.      `np.linspace`
6. 6.      `np.reshape`
7. 7.      `np.random.rand`
8. 8.      `np.random.randn`
9. 9.      `np.mean`
10. 10.  `np.median`
11. 11.  `np.std`
12. 12.  `np.var`
13. 13.  `np.min`
14. 14.  `np.max`
15. 15.  `np.sum`

و البته تعداد زیادی دیگر از توابع و امکانات که در کتابخانه numpy 00 وجود دارد.

آراز

گروه ابرآراز یک تیم متشکل از برترین‌ها از دانش‌آموختگان رشته‌های مختلف دانشگاهی است، اعم از فناوری اطلاعات، فنی مهندسی، بازاریابی دیجیتال، مدیریت و سایر رشته‌های کاربردی و مرتبط. هدف این گروه این است که با گردآوری تخصص‌های متنوع، در هر نقطه‌ای از فناوری به دست‌آوردن نیازهای مخاطبان عزیز بپردازد.

محیط گرم و دوستانه ابرآراز، علاوه بر تلاش‌های فنی و شبانه‌روزی در راستای برآورده کردن نیازهای مشتریان، از روحیه جمعی فوق‌العاده و سینرژی کافی برخوردار است. لبخند راضی مشتریان، نیرویی است که به دلگرمی و انگیزه‌بخشی تیم ابرآراز می‌افزاید و آنها را به ارائه خدمات بهتر و بهبود مستمر تشویق می‌کند.

سخن آخر

در کتابخانه numpy 00، مفاهیم اندیس‌گذاری و برش از جمله مهم‌ترین و پرکاربردترین مباحثی هستند که برای کار با داده‌ها و ساختارهای داده‌ای در این زبان برنامه‌نویسی استفاده می‌شوند. این مفاهیم به کاربران امکان می‌دهند تا به راحتی و با دقت بیشتری به داده‌ها دسترسی پیدا کنند و عملیات مختلف را بر روی آنها انجام دهند.

سوالات پرتکرار

پرسش ۱؛ چرا اندیس‌گذاری در پایتون از صفر شروع می‌شود؟

پاسخ؛ اندیس‌گذاری در پایتون از صفر شروع می‌شود به دلیل اینکه در زبان‌های برنامه‌نویسی بسیاری، از جمله C و C++، اندیس‌گذاری از صفر شروع می‌شود و پایتون نیز این رویکرد را ادامه داده است تا سازگاری بیشتری با زبان‌های دیگر داشته باشد.

پرسش ۲؛ چه فرقی بین لیست‌ها و تاپل‌ها در پایتون وجود دارد؟

پاسخ؛ اصلی‌ترین تفاوت بین لیست‌ها و تاپل‌ها در پایتون این است که لیست‌ها mutable هستند، یعنی می‌توان عناصر آنها را تغییر داد، درحالی که تاپل‌ها immutable هستند و یکبار تعیین شده، نمی‌توان عناصر آنها را تغییر داد.