.

کتابخانه NumPy (مخفف Numerical Python) یک بسته بنیادین برای محاسبات علمی در پایتون است. این کتابخانه، پشتیبانی از آرایه‌های چندبعدی بزرگ و ماتریس‌ها را فراهم می‌کند و مجموعه‌ای وسیع از توابع ریاضی سطح بالا را برای عملیات روی این آرایه‌ها ارائه می‌دهد. NumPy به دلیل کارایی و انعطاف‌پذیری بالا، به ابزاری ضروری در حوزه‌هایی مانند علم داده، یادگیری ماشین، پردازش تصویر و محاسبات مهندسی تبدیل شده است.

 

هسته اصلی NumPy: آرایه ndarray

 

قلب تپنده NumPy، شیء آرایه چندبعدی آن با نام ndarray است. این شیء، یک جدول از عناصر (معمولاً اعداد) است که همگی از یک نوع هستند و توسط یک تاپل از اعداد صحیح غیرمنفی ایندکس می‌شوند. تعداد ابعاد، رتبه آرایه نامیده می‌شود.

 

مزایای کلیدی ndarray نسبت به لیست‌های پایتون عبارتند از:

 

کارایی حافظه: NumPy آرایه‌ها را به شکلی فشرده‌تر در حافظه ذخیره می‌کند، به خصوص برای داده‌های عددی بزرگ.

 

سرعت: عملیات روی آرایه‌های NumPy به دلیل پیاده‌سازی به زبان C و بهینه‌سازی‌های داخلی، بسیار سریع‌تر از حلقه‌های پایتون برای پردازش لیست‌ها است. این امر به ویژه در محاسبات برداری (vectorized operations) مشهود است، جایی که یک عملیات روی کل آرایه به صورت یکجا انجام می‌شود.

 

راحتی: NumPy توابع و روش‌های داخلی فراوانی برای دستکاری و محاسبات روی آرایه‌ها ارائه می‌دهد که کدنویسی را ساده‌تر و خواناتر می‌کند.

 

 

ایجاد آرایه‌های NumPy

 

آرایه‌ها در NumPy به روش‌های مختلفی قابل ایجاد هستند:

 

از لیست‌ها یا تاپل‌های پایتون: با استفاده از تابع numpy.array().

 

با استفاده از توابع داخلی: NumPy توابعی مانند numpy.zeros() (ایجاد آرایه با تمام عناصر صفر)، numpy.ones() (ایجاد آرایه با تمام عناصر یک)، numpy.arange() (ایجاد آرایه‌ای با مقادیر در یک بازه مشخص با گام معین) و numpy.linspace() (ایجاد آرایه‌ای با تعداد مشخصی از مقادیر با فاصله یکسان در یک بازه) را برای ایجاد سریع آرایه‌ها فراهم می‌کند.

 

خواندن از فایل‌ها: NumPy قادر به خواندن و نوشتن آرایه‌ها در فایل‌های دیسک است.

 

 

عملیات اساسی روی آرایه‌ها

 

NumPy طیف گسترده‌ای از عملیات را روی آرایه‌ها پشتیبانی می‌کند:

 

عملیات حسابی: عملیات حسابی مانند جمع، تفریق، ضرب و تقسیم می‌توانند به صورت عنصر به عنصر (element-wise) روی آرایه‌ها انجام شوند.

 

 

توابع ریاضی: NumPy شامل کتابخانه‌ای جامع از توابع ریاضی جهانی (ufuncs) است که روی آرایه‌ها به صورت عنصر به عنصر عمل می‌کنند، مانند numpy.sin(), numpy.cos(), numpy.exp(), numpy.sqrt() و غیره.

 

 

ایندکس‌گذاری و برش (Indexing and Slicing): NumPy روش‌های قدرتمندی برای دسترسی و تغییر عناصر و زیرمجموعه‌هایی از آرایه‌ها ارائه می‌دهد. این قابلیت‌ها بسیار شبیه به لیست‌های پایتون هستند اما برای ابعاد بالاتر نیز گسترش یافته‌اند.

 

 

تغییر شکل آرایه‌ها: می‌توان شکل (تعداد سطرها و ستون‌ها در ابعاد مختلف) یک آرایه را بدون تغییر داده‌های آن با استفاده از توابعی مانند numpy.reshape() تغییر داد.

 

 

عملیات جبری خطی: NumPy شامل یک زیرماژول به نام numpy.linalg است که توابع استانداردی برای عملیات جبری خطی مانند ضرب ماتریس، دترمینان، معکوس ماتریس، مقادیر ویژه و بردارهای ویژه را فراهم می‌کند.

 

 

تولید اعداد تصادفی: ماژول numpy.random امکانات گسترده‌ای برای تولید اعداد تصادفی از توزیع‌های مختلف آماری ارائه می‌دهد.

 

 

برادکستینگ (Broadcasting)

 

یکی از ویژگی‌های قدرتمند NumPy، قابلیت برادکستینگ است. برادکستینگ توصیف می‌کند که NumPy چگونه با آرایه‌هایی با اشکال مختلف در طول عملیات حسابی رفتار می‌کند. طبق قوانین خاصی، آرایه‌های کوچک‌تر در طول عملیات روی آرایه‌های بزرگ‌تر "پخش" می‌شوند تا ابعاد آنها سازگار شود. این ویژگی باعث می‌شود کدها کوتاه‌تر و خواناتر شوند و از ایجاد کپی‌های غیرضروری از داده‌ها جلوگیری می‌کند.

 

اهمیت NumPy در اکوسیستم پایتون

 

NumPy تنها یک کتابخانه محاسباتی نیست، بلکه پایه‌ای است که بسیاری از کتابخانه‌های مهم دیگر در اکوسیستم علم داده و محاسبات علمی پایتون بر روی آن بنا شده‌اند. کتابخانه‌هایی مانند:

 

  • Pandas: برای تحلیل و دستکاری داده‌های جدولی.

  • SciPy: برای محاسبات علمی و فنی پیشرفته‌تر (شامل بهینه‌سازی، پردازش سیگنال، آمار و غیره).

  • Matplotlib: برای بصری‌سازی داده‌ها و رسم نمودار.

  • Scikit-learn: برای یادگیری ماشین.

 

این کتابخانه‌ها به شدت به آرایه‌های NumPy برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها متکی هستند. بنابراین، درک عمیق NumPy برای کار موثر با این ابزارها ضروری است.

 

کاربردهای عملی NumPy

  • تحلیل داده: انجام محاسبات آماری، پاکسازی داده‌ها و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی.

  • یادگیری ماشین: نمایش داده‌ها به صورت عددی، پیاده‌سازی الگوریتم‌ها (مانند رگرسیون خطی، شبکه‌های عصبی) و ارزیابی مدل‌ها.

  • پردازش تصویر: نمایش تصاویر به صورت آرایه‌های پیکسلی و انجام عملیاتی مانند فیلتر کردن، تغییر اندازه و تشخیص ویژگی.

  • پردازش سیگنال: تحلیل سیگنال‌های صوتی، سیگنال‌های زمانی و انجام تبدیلاتی مانند تبدیل فوریه.

  • شبیه‌سازی‌های علمی و مهندسی: مدل‌سازی سیستم‌های فیزیکی و اجرای شبیه‌سازی‌های عددی.

  • امور مالی: تحلیل سری‌های زمانی مالی، مدل‌سازی ریسک و قیمت‌گذاری مشتقات.

 

نصب numpy در پایتون

 

نصب NumPy معمولاً بسیار ساده است و می‌توان آن را با استفاده از مدیریت بسته پایتون (pip) انجام داد:

 

pip install numpy

 

 

کتابخانه NumPy یک ابزار فوق‌العاده قدرتمند و کارآمد برای محاسبات عددی در پایتون است. شیء آرایه ndarray آن، همراه با مجموعه گسترده‌ای از توابع و عملیات بهینه، NumPy را به ستون فقرات بسیاری از کاربردهای علمی، مهندسی و تحلیل داده تبدیل کرده است. تسلط بر NumPy یک مهارت اساسی برای هر کسی است که به طور جدی با داده‌های عددی در پایتون کار می‌کند و دروازه‌ای به سوی اکوسیستم غنی کتابخانه‌های علمی پایتون است. با تمرکز بر کارایی، راحتی و قابلیت‌های گسترده، NumPy همچنان به عنوان یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین کتابخانه‌ها در دنیای پایتون باقی خواهد ماند.

نکته مهم

این یک باکس برای نمایش نکات کلیدی و مهم است. می‌توانید از این ساختار در ویرایشگر متن خود برای برجسته کردن بخش‌های خاصی از محتوا استفاده کنید.