مكتبة البيانات NumPy
NumPy & mdash؛ مكتبة مفتوحة المصدر للغة برمجة Python ، والتي تنفذ عددًا كبيرًا من العمليات للعمل مع المتجهات والمصفوفات والمصفوفات.
غالبًا ما تكون الخوارزميات الرياضية المطبقة في اللغات المفسرة (مثل Python) أبطأ بكثير من تلك المطبقة في اللغات المجمعة (مثل Fortran و C و Java). توفر مكتبة
NumPy تطبيقات للخوارزميات الحسابية (في شكل وظائف وعوامل تشغيل) محسّنة للعمل مع المصفوفات متعددة الأبعاد. & nbsp؛
نتيجة لذلك ، فإن أي خوارزمية يمكن التعبير عنها في شكل سلسلة من العمليات على المصفوفات (المصفوفات) وتنفيذها باستخدام
NumPy تكون سريعة بما يكفي.
NumPy (NumPy Python) هي مكتبة رياضية أساسية للعمل مع البيانات . تشكل هذه المكتبة أساس مكتبات أخرى للعمل مع التعلم الآلي أو مهام تحليل البيانات (على سبيل المثال ، Pandas (العمل مع البيانات المجدولة) ، SciPy (طرق التحسين والحسابات العلمية) ، < tt> Matplotlib & nbsp؛ (التخطيط)).
نبسب ؛
العمل مع NumPy
لبدء العمل مع مكتبة numpy ، تحتاج إلى استيرادها في بداية البرنامج مثل أي مكتبة أخرى ،
استيراد numpy
أو نحو ذلك (والذي يستخدم في كثير من الأحيان)
استيراد numpy كـ np
نواقل NumPy
المتجه (أو المصفوفة) في NumPy هو مجموعة مرتبة من البيانات المتجانسة.
يمكن الوصول إلى عنصر المتجه من خلال الفهرس الخاص به ، تمامًا كما يحدث في القوائم. كل عنصر من عناصر المتجه له مكانه الخاص ، والذي يتم تعيينه أثناء الإنشاء.
جميع عناصر المتجه لها نفس نوع البيانات ( int ، str ، bool ، إلخ).
إنشاء متجه
لإنشاء متجه ، تحتاج إلى استخدام مُنشئ numpy.array (كائن قابل للتكرار).
تشير الأقواس إلى أي كائن قابل للتكرار: tuple ، list ، range () ، إلخ.
نبسب ؛
مثال & nbsp؛
استيراد numpy كـ np
استيراد numpy كـ np
print (np.array ((1،2،3،4،5))) # متجه من المجموعة
print (np.array ([1،2،3،4،5])) # متجه من القائمة
print (np.array (range (5))) # متجه من المولد