آموزش NumPy در پایتون و بررسی کاربردهای آن

در دنیای امروز برنامه نویسی، تحلیل داده و محاسبات عددی نقش بسیار مهمی در پروژه‌های علمی و صنعتی ایفا می‌کنند. یکی از ابزارهای قدرتمند و پرکاربرد برای انجام این نوع محاسبات، کتابخانه NumPy در پایتون است. در این مقاله، با مفاهیم پایه، کاربردها و مزایای NumPy در پایتون آشنا خواهیم شد.

NumPy چیست؟

NumPy یکی از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون برای محاسبات عددی است. نام این ابزار از عبارت “Numerical Python” گرفته شده و مجموعه‌ای از آرایه‌های چندبعدی و توابع کاربردی برای پردازش این آرایه ها را در اختیار برنامه نویسان قرار می‌دهد.

کاربردهای NumPy در پایتون

با استفاده از NumPy می‌توان عملیات زیر را انجام داد:

• انجام محاسبات ریاضی و منطقی روی آرایه ها

• اجرای تبدیل فوریه و تغییر شکل ساختار آرایه ها

• انجام محاسبات جبر خطی با توابع داخلی مخصوص و همچنین تولید اعداد تصادفی

آیا NumPy جایگزین MatLab است؟

بسیاری از برنامه نویسان، NumPy را همراه با کتابخانه‌هایی مانند SciPy (ویژه محاسبات علمی) و Matplotlib (برای رسم نمودار) به‌کار می‌برند. این ترکیب، یک گزینه قدرتمند و رایج به‌جای MatLab محسوب می‌شود. در مقایسه با MatLab، زبان پایتون امکانات جامع‌تر و محیطی مدرن‌تر را در اختیار توسعه دهندگان قرار می‌دهد.

مزیت دیگر NumPy، متن باز بودن آن است که استفاده از این کتابخانه را برای همه رایگان کرده است.

معرفی شیء ndarray

در NumPy، مهم‌ترین ساختار داده‌ای، شیئی به نام ndarray است. این شیء مجموعه‌ای منظم از عناصر هم‌نوع را در قالب یک آرایه چندبعدی نگهداری می‌کند. با استفاده از اندیس‌گذاری از صفر، می‌توان به تک‌تک این عناصر دسترسی داشت.

هر عنصر در این آرایه، اندازه ثابتی در حافظه دارد و نوع داده‌ای آن توسط شیء dtype مشخص می‌شود. وقتی از طریق عملگر برش (slicing) یک بخش از آرایه را جدا می‌کنید، مقدار به‌دست‌آمده به‌صورت یک شیء پایتونی از نوع داده‌ای آرایه (array scalar types) نمایش داده می‌شود.

در بخش های بعدی، با مثال‌های کاربردی نحوه استفاده از کتابخانه NumPy در پروژه های علم داده با زبان پایتون را بررسی خواهیم کرد.

راستی! برای دریافت مطالب جدید در کانال تلگرام یا پیج اینستاگرام سورس باران عضو شوید.