مقدمة إلى NumPy

NumPy هي مكتبة Python قوية لإجراء العمليات الحسابية العددية. وتوفر دعمًا للمصفوفات والدوال الرياضية والعمليات التي تكون أسرع بكثير من القوائم التقليدية في Python.

في هذا الدرس، ستتعلّم كيفية استخدام NumPy لإجراء العمليات العددية بكفاءة.

تثبيت NumPy

لتثبيت NumPy، استخدم الأمر التالي في الوحدة الطرفية:

pip install numpy

بعد التثبيت، يمكنك استيرادها في نصوص Python البرمجية:

# Importing numpy
import numpy as np

print("NumPy imported successfully")

إنشاء مصفوفات NumPy

تكون مصفوفات NumPy أسرع وأكثر كفاءة في استخدام الذاكرة من قوائم Python. ويمكنك إنشاء المصفوفات من القوائم أو باستخدام الدوال المضمّنة:

# 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 وتقسيمها

تدعم مصفوفات NumPy الفهرسة والتقسيم المتقدمين:

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

التعامل 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

توليد المصفوفات

يمكن لـNumPy توليد 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

إليك بعض الأخطاء التي ينبغي تجنبها:

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

ما الذي تعلمناه؟

في هذا الدرس، تعلمت:

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

أحسنت! لننتقل إلى الموضوع التالي.