یک خوش آمدگویی گرم به برنامه نویسی و توسعه پروژه Python NumPy با استفاده از دوره NumPy توسط Uplatz.
NumPy مخفف Num erical Py thon است و یک کتابخانه محاسباتی علمی در پایتون است. NumPy اشیاء آرایه چند بعدی کارآمد و عملیات مختلف را برای کار با این اشیاء آرایه فراهم می کند.
NumPy یک کتابخانه پایتون است که برای کار با آرایه ها استفاده می شود. همچنین دارای توابعی برای کار در حوزه جبر خطی، تبدیل فوریه و ماتریس ها است. NumPy در سال 2005 توسط Travis Oliphant ایجاد شد. این یک پروژه متن باز است و می توانید آزادانه از آن استفاده کنید. NumPy تا حدی در پایتون نوشته شده است، اما بیشتر قسمت هایی که نیاز به محاسبه سریع دارند در C یا C++ نوشته شده اند.
هدف از استفاده از NumPy
در پایتون ما لیست هایی داریم که هدف آرایه ها را انجام می دهند، اما پردازش آنها کند است. هدف NumPy ارائه یک شی آرایه است که تا 50 برابر سریعتر از لیست های سنتی پایتون است. شی آرایه در NumPy ndarray نامیده می شود، توابع پشتیبانی زیادی را ارائه می دهد که کار با ndarray را بسیار آسان می کند. آرایه ها اغلب در علم داده استفاده می شوند، جایی که سرعت و منابع بسیار مهم هستند.
آرایههای NumPy بر خلاف لیستها در یک مکان پیوسته در حافظه ذخیره میشوند، بنابراین فرآیندها میتوانند به طور بسیار کارآمدی به آنها دسترسی داشته باشند و آنها را دستکاری کنند. این رفتار در علوم کامپیوتر محل مرجع نامیده می شود. این دلیل اصلی سریعتر NumPy از لیست هاست. همچنین برای کار با آخرین معماری های CPU بهینه شده است.
NumPy اساساً یک کتابخانه متشکل از اشیاء آرایه چند بعدی و مجموعهای از روالها برای پردازش آن آرایهها است. با استفاده از NumPy می توان عملیات ریاضی و منطقی روی آرایه ها را انجام داد.
NumPy در هسته یک اکوسیستم غنی از کتابخانه های علوم داده قرار دارد. یک گردش کار علم داده اکتشافی معمولی ممکن است به این صورت باشد:
Extract، Transform، Load: Pandas، Intake، PyJanitor
تحلیل اکتشافی: Jupyter، Seaborn، Matplotlib، Altair
مدل و ارزیابی: scikit-learn، statsmodels، PyMC3، spaCy
گزارش در داشبورد: Dash، Panel، Voila
ویژگی های NumPy
آرایه های N-بعدی قدرتمند
سریع و همه کاره، مفاهیم برداری NumPy، نمایه سازی و پخش، استانداردهای واقعی رایانش آرایه امروزی هستند.
ابزارهای محاسباتی عددی
NumPy توابع ریاضی جامع، مولد اعداد تصادفی، روالهای جبر خطی، تبدیل فوریه و موارد دیگر را ارائه میدهد.
عملکرد پذیر
NumPy از طیف گستردهای از سختافزار و پلتفرمهای محاسباتی پشتیبانی میکند و با کتابخانههای توزیعشده، GPU و آرایههای پراکنده به خوبی بازی میکند.
نمایشگر
هسته NumPy کد C است که به خوبی بهینه شده است. از انعطاف پذیری پایتون با سرعت کدهای کامپایل شده لذت ببرید.
استفاده آسان
نحو سطح بالای NumPy آن را برای برنامه نویسان از هر سطح سابقه و تجربه قابل دسترس و سازنده می کند.
منبع باز
توزیع شده تحت مجوز لیبرال BSD، NumPy توسط انجمنی پر جنب و جوش، پاسخگو و متنوع به صورت عمومی در GitHub توسعه یافته و نگهداری می شود.
با استفاده از NumPy، یک توسعه دهنده می تواند عملیات زیر را انجام دهد -
عملیات ریاضی و منطقی روی آرایه ها.
تبدیل های فوریه و روتین هایی برای دستکاری شکل.
عملیات مربوط به جبر خطی. NumPy دارای توابع داخلی برای جبر خطی و تولید اعداد تصادفی است.
Uplatz این آموزش عمیق را در مورد برنامه نویسی پایتون با استفاده از NumPy ارائه می دهد. این دوره آموزشی NumPy ساختار مفاهیم NumPy از جمله معماری و محیط آن را توضیح می دهد. این دوره در مورد توابع مختلف آرایه، انواع نمایه سازی و غیره بحث می کند و به استفاده از NumPy برای ایجاد و مدیریت آرایه های چند بعدی با توابع و عملیات می پردازد. این دوره آموزشی Python NumPy همچنین پیاده سازی عملی NumPy برای توسعه پروژه های مدل های پیش بینی را مورد بحث قرار می دهد.
برنامه نویسی و توسعه پروژه NumPy Python با استفاده از NumPy - برنامه درسی دوره
معرفی به NUMPY
مبانی آموزش NUMPY
NUMPY ویژگی ها و توابع
ایجاد آرایه ها از داده های موجود
ایجاد آرایه ها از محدوده ها
ایندکس کردن و برش در NUMPY
برش پیشرفته در NUMPY
افزودن و تغییر اندازه توابع
NDITER و پخش
پخش NUMPY
NDITER FUNCTION
توابع دستکاری آرایه
NUMPY UNIQUE()
NUMPY DELETE()
NUMPY INSERT FUNCTION
NUMPY RAVEL AND SWAPAXES()
تابع تقسیم
HSPLIT FUNCTION
VSPLIT FUNCTION
عملکردهای چپ و راست
NUMPY TRIGONOMETRIC FUNCTIONS
NUMPY ROUND FUNCTIONS
NUMPY ARITHMATIC FUNCTIONS
قدرت NUMPY و توابع متقابل
NUMPY MOD FUNCTION
توابع NUMPY IMAG() و REAL()
NUMPY CONCATENATE()
NUMPY توابع آماری
توابع آماری
NUMPY AVERAGE FUNCTION
NUMPY SEARCH SORT FUNCTIONS
SORT FUNCTION
NUMPY SORT FUNCTION
NUMPY ARGSORT()
NONZERO AND WHERE FUNCTIONS
عملکرد استخراج
NUMPY ARGMAX ARGMIN()
نسخهها و نماها بایت بایت
NUMPY STRING FUNCTIONS
NUMPY CENTER FUNCTION
CAPITALIZE AND CENTER()
NUMPY TITLE FUNCTION
توابع STRING
کتابخانه NUMPY MATRIX
NUMPY JOIN Arrays
جبر خطی
ماژول تصادفی
ماژول اسرار
تابع یکنواخت ماژول تصادفی
ماژول تصادفی عددی به جز K ایجاد می کند
SECRETSMODULE TOKENS تولید می کند
ماژول تصادفی رشته باینری تولید می کند
NUMPY MODULE REVISE
NUMPY INDEXING
NUMPY عملیات اساسی
NUMPY OPERATORS UNARY
اپراتورهای دودویی در NUMPY
NUMPY UNIVERSAL FUNCTIONS
آرایه های فیلتر NUMPY
پروژه های NUMPY MODULE
سریعترین رشد ارائه دهنده آموزش جهانی فناوری اطلاعات Uplatz پیشرو در انگلستان است که ارائه دهنده خدمات آموزش فناوری اطلاعات به دانشجویان در سراسر جهان است. منحصر به فرد بودن ما از آنجا ناشی می شود که ما دوره های آموزشی آنلاین را با کسری از متوسط هزینه این دوره ها در بازار ارائه می دهیم. تخصص ما شامل SAP ، Oracle ، Salesforce ، AWS ، Microsoft Azure ، Google Cloud ، IBM Cloud ، Science data ، Python ، JavaScript ، Java ، Digital Marketing ، Agile و DevOps است. Uplatz که در مارس 2017 تاسیس شد ، شاهد افزایش خارق العاده ای در صنعت آموزش است که با یک دوره آنلاین SAP FICO شروع می شود و اکنون آموزش 500+ دوره را در 54 کشور جهان ارائه داده است که طی 10 سال به 10 هزار دانشجو خدمت کرده اند. آموزش Uplatz بسیار با ساختار ، موضوع محور و شغل محور است و تأکید زیادی بر تمرین و تکالیف در سرورهای زنده دارد. دوره های ما توسط بیش از هزار مربی بسیار ماهر و باتجربه طراحی و تدریس می شوند که در زمینه های خود اعم از SAP ، Cloud ، Oracle یا هر فناوری یا سیستم درخواستی تخصص کافی دارند.
نمایش نظرات