مقدمة إلى NumPy

NumPy مكتبة Python قوية لإجراء الحسابات العددية. وهي توفر دعمًا للمصفوفات والدوال الرياضية والعمليات التي تكون أسرع بكثير من القوائم التقليدية في Python.

في هذا الدرس، ستتعلمون كيفية استخدام NumPy لإجراء عمليات عددية بكفاءة.

تثبيت NumPy

لتثبيت NumPy، استخدموا الأمر التالي في الطرفية:

pip install numpy

بعد التثبيت، يمكنكم استيرادها في نصوص Python البرمجية:

# Importing numpy
import numpy as np

print("NumPy imported successfully")

إنشاء مصفوفات NumPy

تكون مصفوفات NumPy أسرع وأكثر كفاءة من حيث استهلاك الذاكرة مقارنةً بقوائم Python. ويمكنكم إنشاء المصفوفات من القوائم أو باستخدام الدوال المضمنة:

# Creating arrays
import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr)  # Outputs: [1 2 3 4]

عمليات المصفوفات

تدعم NumPy العمليات على مستوى العناصر، وهي أسرع بكثير من التكرار عبر القوائم:

# Element-wise operations
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr + 10)  # Outputs: [11 12 13 14]

فهرسة المصفوفات وتقطيعها

تدعم مصفوفات NumPy الفهرسة والتقطيع المتقدمين:

# Indexing and slicing
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
print(arr[1:4])  # Outputs: [20 30 40]

العمل مع المصفوفات متعددة الأبعاد

تدعم NumPy المصفوفات متعددة الأبعاد (المصفوفات الرياضية):

# Creating a 2D array
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(matrix)

العمليات الرياضية

توفر NumPy دوال رياضية مضمّنة لإجراء عمليات مثل حساب المتوسط والوسيط والانحراف المعياري:

# Mathematical operations
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.mean(arr))  # Outputs: 3.0

إنشاء المصفوفات

يمكن لـ NumPy إنشاء المصفوفات باستخدام دوال مثل arange وlinspace:

# Generating arrays
arr = np.arange(0, 10, 2)
print(arr)  # Outputs: [0 2 4 6 8]

الأخطاء الشائعة في NumPy

إليكم بعض الأخطاء التي ينبغي تجنبها:

• استخدام قوائم Python لمجموعات البيانات الكبيرة بدلًا من مصفوفات NumPy.
• نسيان التحقق من شكل المصفوفات متعددة الأبعاد قبل إجراء العمليات.
• عدم الاستفادة من العمليات المتجهة.

ما الذي تعلّمناه؟

في هذا الدرس، تعلّمتم:

• كيفية تثبيت NumPy واستيرادها.
• مزايا مصفوفات NumPy مقارنةً بقوائم Python.
• كيفية إجراء عمليات المصفوفات والفهرسة والتقطيع.
• كيفية التعامل مع المصفوفات متعددة الأبعاد والدوال الرياضية المضمّنة.

عمل رائع! لننتقل إلى الموضوع التالي.