معرفی کتابخانه NumPy در پایتون
NumPy یکی از اساسی‌ترین و پرکاربردترین کتابخانه‌های پایتون برای محاسبات علمی است. این کتابخانه با ارائه ساختارهای داده‌ای کارآمد و توابع بهینه‌شده، محاسبات عددی را به‌ویژه برای آرایه‌های چندبعدی تسهیل می‌کند.
نکته کلیدی: NumPy مخفف Numerical Python است و هسته اصلی بسیاری از کتابخانه‌های علمی پایتون مانند SciPy و Pandas محسوب می‌شود.
مزایای اصلی NumPy
- سرعت بالا به دلیل پیاده‌سازی بخش‌های حیاتی به زبان C
- پشتیبانی از آرایه‌های n بعدی با قابلیت‌های پردازش موازی
- دارای مجموعه‌ای غنی از توابع ریاضی برای عملیات برداری
- سازگاری با سایر کتابخانه‌های علمی پایتون
| ویژگی |
توضیح |
| ndarray |
ساختار داده اصلی برای آرایه‌های چندبعدی |
| Broadcasting |
قابلیت انجام عملیات روی آرایه‌های با ابعاد مختلف |
کاربردهای NumPy
این کتابخانه در حوزه‌های متنوعی از جمله:
- پردازش تصویر و سیگنال
- یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
- شبیه‌سازی‌های علمی
- تحلیل داده‌های مالی
برای یادگیری عمیق‌تر می‌توانید اینجا را دنبال کنید تا با مفاهیم پایه‌ای NumPy آشنا شوید.
مقایسه با لیست‌های استاندارد پایتون
برخلاف لیست‌های معمولی پایتون، آرایه‌های NumPy:
- حجم حافظه کمتری مصرف می‌کنند
- عملیات روی آن‌ها تا 50 برابر سریع‌تر انجام می‌شود
- از انواع داده‌های همگن پشتیبانی می‌کنند
