معرفی کتابخانه NumPY

NumPY یکی از معروف‌ترین کتابخانه‌های پایتون است که برای کار با دادها و انجام عملیات ریاضی توسعه داده شده است. اگر حرفه خود با BigData ها، تحلیل‌های عددی، محاسبات پیشرفته و… درآمیخته استفاده از نامپای به‌شدت توصیه می‌شود. از ویژگی‌های برجسته این کتابخانه می‌توان به انجام عملیات آرایه‌ای، ماتریسی، آمار و احتمال، داده‌های عظیم و… اشاره کرد. در ادامه قصد داریم تا به بررسی نامپای Python، ویژگی‌ها، مزایا و معایب آن بپردازیم.

NumPY چیست؟

Numpy مخفف Numerical Python (پایتون عددی) است. نامپای کتابخانه‌ای پایتونی بوده که وقتی صحبت از data science، هوش مصنوعی و به‌طورکلی کار با اعداد و Big data می‌شود، می‌توان نام آن را در صدر جدول مشاهده کرد. اما چرا؟ زیرا شامل مجموعه‌ای از توابع و متدهای از پیش نوشته شده می‌شود که به کمک آن‌ها قادر به استفاده از توابع سطح بالا ریاضی و آرایه‌های بزرگ چندبعدی خواهیم بود.
به‌نوعی ستون فقرات همه کتابخانه‌ها و بسته‌های مرتبط با علوم داده و هوش مصنوعی از جمله Pandas و Matplotlib و SciPy و… پایتون عددی است. چرا که برای بهره‌بردن از همه این بسته‌ها نیاز به انواع مختلف دیتا و آرایه‌های عددی داریم که نامپای پرچم‌دار این دسته از موارد هست.

بسیاری از امکانات و توابعی که در این کتابخانه قابل‌استفاده هستند به زبان C پیاده‌سازی شده‌اند، زبانی که بسیار سریع است. اما نه به این معنی که برای استفاده از آن باید به زبان C مسلط باشیم، بلکه توسعه‌دهندگان به‌وسیله کد پایتون به همه این توابع و امکانات دسترسی دارند. به همین دلیل پردازش و عملیات مختلف روی آرایه‌ها بسیار سریع‌تر از همان عملیات در لیست‌های پایتونی خواهد بود.

نامپای همه این بهینه‌سازی‌ها در سرعت را با استفاده از فرایند Vectorization عملی کرده که تحت عنوان Broad Casting پیاده‌سازی شده و به معنی اجتناب از استفاده حلقه‌ها حین انجام محاسبات است. چون اگر از حلقه‌ها برای محاسبات استفاده کنیم، بخصوص در لیست‌هایی که شامل میلیون‌ها عضو هستند، انجام این محاسبه روی آیتم‌های لیست باعث کندی بسیار زیادی می‌شود.

مطالعه بیشتر : بررسی فریم‌ورک Django

ویژگی‌های مثبت numpy

• ایجاد و مدیریت آرایه‌ها و ماتریس‌ها: نامپای به برنامه‌نویسان این امکان را می‌دهد تا با آرایه‌های چندبعدی و بزرگ به‌راحتی کار کنند. همچنین برای انجام عملیات ماتریسی مانند: جمع و ضرب و توان و تبدیل و …. بسیار کاربردی است.
• انجام عملیات ریاضی: اگر عملیات ریاضی بزرگی دارید که به‌سختی می‌توانید آن‌ها را انجام دهید، نامپای کار را بسیار راحت‌تر کرده است.
• پشتیبانی از توابع مرتبط با آمار و احتمالات: اگر با احتمال آشنا باشید، محاسبه میانه، واریانس، انحراف معیار جزو پایه‌های احتمال است، همچنین کشیدن نمودار هیستوگرام یکی از سختی‌های آمار و احتمال بوده که این کتابخانه کار را برای شما آسان کرده است.
• ایجاد و مدیریت داده‌های عددی بسیار بزرگ: و اما یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های numpy کار با داده‌های بسیار بزرگ است که در data science بسیار کاربر دارد.

معایب استفاده از نامپای

1. پیچیدگی در استفاده از توابع پیشرفته: برای استفاده از این کتابخانه Python در برخی توابع پیشرفته، ممکن است به دانش بالا در زمینه ریاضیات و آمار داشته نیاز داشته باشید. این می‌تواند برای کاربرانی که تازه وارده حوزه علم داده و آمار شده‌اند، مشکل باشد.
2. حجم حافظه: هنگام استفاده از NumPy، برای ذخیره داده‌ها در آرایه‌های نظیر به نظیر، شاید به حجم حافظه بیشتری نیاز باشد. این ممکن است برای داده‌های بسیار بزرگ مشکل‌ساز باشد و همچنین نیاز به مدیریت بهینه حافظه در دستور کار قرار گیرد.
3. کمبود برخی امکانات پیشرفته‌تر: مانند امکانات برای کار با داده‌های ساختاریافته و عملیات مرتبط با زمان و همچنین امکان اتصال مستقیم به منابع داده

نحوه طراحی سایت با Django CMS

متدهای Numerical Python

• np.array(): این متد برای ایجاد یک آرایه جدید استفاده می‌شود. به‌عنوان ورودی، آن را به یک لیست، تاپل یا آرایه تبدیل کرده و یک آرایه NumPy برمی‌گرداند.
• np.zeros(): این متد یک آرایه NP با ابعاد دلخواه ایجاد می‌کند و تمام عناصر آن را سفر می‌کند.
• np.ones(): این متد مانند np.zeros() عمل می‌کند، اما تمام عناصر آرایه را به‌جای صفر، به عدد یک مقداردهی می‌کند.
• np.arange(): این متد یک آرایه نامپای از یک دنباله عددی به وجود می‌آورد و شما می‌توانید مقدار شروع، مقدار پایانی و گام را مشخص کنید.
• np.reshape(): این متد برای تغییر ابعاد یک آرایه از کتابخانه ان‌پی استفاده می‌شود که شما می‌توانید آرایه را به شکل دلخواهی با ابعاد متفاوت با استفاده از این متد تغییر شکل دهید.
• np.sum(): این متد مجموع عناصر یک آرایه را محاسبه کرده و شما می‌توانید محور محاسبه را نیز مشخص کنید.
• np.mean(): این متد میانگین عناصر یک آرایه را محاسبه می‌کند.
• np.max(): این متد بزرگ‌ترین عنصر در یک آرایه را برمی‌گرداند.
• np.min(): این متد کوچک‌ترین عنصر در یک آرایه را برمی‌گرداند.
• np.dot(): این متد ضرب داخلی دو آرایه را محاسبه می‌کند.

متدهای مربوط به آمار و احتمال NP

همچنین اگر با آمار و احتمال آشنا هستید، حتماً متدهای زیر برای شما مفید خواهد بود:

• np.mean(): این تابع برای محاسبه میانگین اعداد در آرایه مورداستفاده قرار می‌گیرد.
• np.median(): این تابع برای محاسبه میانه اعداد در آرایه مورداستفاده قرار می‌گیرد.
• np.std(): این تابع برای محاسبه انحراف معیار اعداد در آرایه مورداستفاده قرار می‌گیرد.
• np.var(): این تابع برای محاسبه واریانس اعداد در آرایه مورداستفاده قرار می‌گیرد.
• np.histogram(): این تابع برای تولید نمودار هیستوگرام از داده‌ها استفاده می‌شود.
• np.random.rand(): این تابع برای تولید آرایه‌ای از اعداد تصادفی با توزیع یکنواخت استفاده می‌شود.
• np.random.randn(): این تابع برای تولید آرایه‌ای از اعداد تصادفی با توزیع نرمال (گاوسی) استفاده می‌شود.
• np.random.choice(): این تابع برای انتخاب تصادفی عناصر از یک آرایه استفاده می‌شود.

اگر میخواهید با متد های دیگر numpy آشنا شوید ، حتما به سایت اصلی numpy مراجعه کنید.

بهتر است بخوانید : CMS یا سیستم مدیریت محتوا چیست؟

جمع‌بندی

در این مقاله سعی شد تا به بررسی یکی از معروف‌ترین کتابخانه‌های پایتون یعنی NP که مخفف NumPY (که آن نیز مخفف Numerical Python) است بپردازیم. در دنیایی که شاهد پیشرفت روزافزون هوش مصنوعی و استفاده‌های متفاوت آن در صنایع مختلف هستیم، برنامه‌نویسان زیادی سعی دارند تا در این حوزه پیشرو شوند. کتابخانه نامپای یکی از کلیدی‌ترین کتابخانه‌ها برای توسعه پروژه‌های AI محور است و هر توسعه‌دهنده هوش مصنوعی به آن نیاز دارد. امید است تا مطالعه این مقاله برای آشنایی‌های اولیه مفید بوده باشد.