کتاب آموزش کتابخانه نام پای (Numpy) در پایتون

توضیحات

کتاب “آموزش کتابخانه نام پای (Numpy) در پایتون” یک راهنمای جامع برای مبتدیان است که به بررسی کتابخانه NumPy می‌پردازد. NumPy، که به عنوان “Numerical Python” شناخته می‌شود، یک کتابخانه متن‌باز پایتون است که در اکثر زمینه‌های علمی و مهندسی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این کتاب با هدف آموزش مفاهیم پایه و کاربردهای NumPy نوشته شده و برای کسانی که به داده‌کاوی و علم داده علاقه‌مند هستند، بسیار مفید است.

خلاصه کتاب آموزش کتابخانه نام پای (Numpy) در پایتون

کتاب با معرفی NumPy و اهمیت آن در علم داده و محاسبات عددی آغاز می‌شود. NumPy به عنوان استاندارد جهانی برای کار با داده‌های عددی در پایتون شناخته می‌شود و در اکثر کتابخانه‌های علمی مانند Pandas، SciPy و Matplotlib استفاده می‌شود. این کتابخانه شامل ساختارهای داده‌ای چندبعدی و ماتریس‌ها است که به کاربران این امکان را می‌دهد تا عملیات ریاضی پیچیده‌ای را به راحتی انجام دهند.

در ادامه، مراحل نصب NumPy و نحوه وارد کردن آن به کدهای پایتون توضیح داده می‌شود. به کاربران توصیه می‌شود که از توزیع‌های علمی پایتون مانند Anaconda استفاده کنند تا به راحتی NumPy و سایر کتابخانه‌های مهم را نصب کنند.

کتاب آموزش کتابخانه نام پای (Numpy) در پایتون همچنین به تفاوت‌های بین لیست‌های پایتون و آرایه‌های NumPy می‌پردازد. آرایه‌های NumPy سریع‌تر و فشرده‌تر از لیست‌های پایتون هستند و به کاربران این امکان را می‌دهند که عملیات ریاضی را به طور کارآمدتری انجام دهند.

سپس مفهوم آرایه‌ها و ویژگی‌های آنها بررسی می‌شود. آرایه‌ها به عنوان ساختار داده‌ای اصلی در NumPy شناخته می‌شوند و کاربران می‌توانند آنها را با استفاده از لیست‌های تو در تو (nested lists) ایجاد کنند.

کتاب به روش‌های مختلف ایجاد آرایه‌ها، مانند استفاده از توابع `np.array()`، `np.zeros()`، `np.ones()` و `np.arange()` اشاره می‌کند. همچنین به کاربران یادآوری می‌کند که چگونه می‌توانند نوع داده‌های آرایه را مشخص کنند.

نویسنده همچنین به عملیات‌های اساسی روی آرایه‌ها، شامل اضافه کردن، حذف کردن و مرتب‌سازی عناصر می‌پردازد. عملکردهای مختلفی مانند `np.sort()` و `np.concatenate()` برای کار با آرایه‌ها معرفی می‌شوند.

کتاب آموزش کتابخانه نام پای (Numpy) در پایتون توضیح می‌دهد که چگونه می‌توان شکل و اندازه آرایه‌ها را بررسی کرد و آیا امکان تغییر شکل آرایه‌ها وجود دارد یا خیر. همچنین روش‌های مختلفی برای دسترسی به عناصر آرایه و استفاده از برش‌های (slicing) مختلف برای انتخاب زیرمجموعه‌های آرایه‌ها معرفی می‌شود.

در نهایت، کتاب به مباحث پیشرفته‌تری مانند پخش (broadcasting) و تولید اعداد تصادفی می‌پردازد. این مباحث به کاربران کمک می‌کند تا بتوانند عملیات ریاضی را بین آرایه‌ها با ابعاد مختلف انجام دهند و اعداد تصادفی را برای کاربردهای مختلف تولید کنند.

فهرست مطالب کتاب

1. مقدمه‌ای بر NumPy
2. نصب NumPy
3. نحوه وارد کردن NumPy
4. تفاوت بین لیست‌های پایتون و آرایه‌های NumPy
5. آرایه‌ها: مفاهیم پایه
6. ایجاد آرایه‌های پایه
7. افزودن، حذف و مرتب‌سازی عناصر
8. بررسی شکل و اندازه آرایه‌ها
9. تغییر شکل آرایه‌ها
10. تبدیل آرایه‌های یک بعدی به دو بعدی
11. ایندکس‌گذاری و برش آرایه‌ها
12. ایجاد آرایه از داده‌های موجود
13. عملیات اساسی روی آرایه‌ها
14. پخش (Broadcasting)
15. تولید اعداد تصادفی
16. پیدا کردن عناصر منحصر به فرد و شمارش آنها

با مطالعه کتاب آموزش کتابخانه نام پای (Numpy) در پایتون می توانید تسلط خوبی به این کتابخانه داشته باشید. استفاده از این کتابخانه در حوزه های تحلیل داده، علم داده و هوش مصنوعی بسیار مهم و کاربردی است. هم اکنون می توانید این کتاب را از کتابخانه ویتایک به صورت رایگان دریافت کنید.