📦 کتابخانه NumPy قلب محاسبات عددی پایتون!

اگر با داده‌های عددی یا آرایه‌ها کار می‌کنیم، دیر یا زود به سراغ NumPy خواهیم رفت. این کتابخانه یکی از پایه‌های اصلی در علم داده و یادگیری ماشین است و به پایتون قدرت محاسباتی فوق‌العاده‌ای می‌دهد! ⚡️

🔹ماهیت:
کتابخانه NumPy ابزاری برای کار با آرایه‌های چندبعدی (ndarray) است که اجازه می‌دهد محاسبات عددی و ریاضی را بسیار سریع‌تر از حلقه‌های معمولی پایتون انجام دهیم.

🔹 یک مثال ساده:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

print(a + b)  # [5 7 9]

🔹 کاربردها:

● تحلیل داده و آمار 📊
● هوش مصنوعی و یادگیری ماشین 🤖
● شبیه‌سازی‌ها و محاسبات علمی 🔬


📌 منابع بیشتر:

🔘 NumPy Documentation



#️⃣ #پایتون #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #TeachPython #PythonLibraries #Library #Numpy #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

📊کتابخانه Pandas، ابزار قدرتمند برای تحلیل داده در پایتون 🐍

اگر قصد داشته باشیم با داده‌ها، جدول‌ها یا فایل‌های CSV کار کنیم، قطعاً باید با Pandas آشنا شویم. این کتابخانه ستون فقرات بسیاری از پروژه‌های علم داده و یادگیری ماشین است.


🔹ماهیت آن چیست؟
کتابخانه Pandas ابزاری برای مدیریت و تحلیل داده‌های ساختار یافته است.
با استفاده از دو ساختار اصلی ( Series و DataFrame ) می‌توانیم داده‌ها را بخوانیم، فیلتر کنیم، خلاصه‌سازی و حتی تمیز‌سازی انجام دهیم، آن هم فقط با چند خط کد!

🔹 یک مثال ساده:

import pandas as pd

data = {'Name': ['Ali', 'Sara', 'Reza'],
        'Score': [90, 85, 95]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

📤 خروجی:

   Name  Score
0   Ali     90
1  Sara     85
2  Reza     95

🔹 کاربردها
● تحلیل و مصورسازی داده‌ها 📈
● تمیز کردن و پیش‌پردازش داده‌ها 🧹
● پروژه‌های علم داده و یادگیری ماشین 🤖

📚منابع بیشتر:

🔘 Pandas documentation

#️⃣ #پایتون #یادگیری_پایتون #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #پای_ویژن
#Python #LearnPython #TeachPython #PythonLibraries #PyVision

🌐 @PyVision

⚡️ ویژگی مهم NumPy: محاسبات برداری (Vectorization)

یکی از قدرتمندترین قابلیت‌های NumPy این است که می‌تواند عملیات ریاضی را به‌صورت برداری و یک‌جا روی کل آرایه انجام دهد، بدون نیاز به حلقه‌های کند پایتون!

به زبان ساده:
به‌جای اینکه روی تک‌تک عناصر حلقه بزنیم، NumPy کار را در پشت‌صحنه با کدهای بسیار سریع C انجام می‌دهد.


🔹 یک مثال ساده:

بدون NumPy

data = [1, 2, 3, 4]
result = []
for i in data:
    result.append(i * 2)

print(result)  # [2, 4, 6, 8]

با NumPy

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4])
result = data * 2

print(result)  # [2 4 6 8]

✔ کد کوتاه‌تر
✔ خواناتر
✔ بسیار سریع‌تر

🔹 چرا این ویژگی مهم است؟
● در تحلیل داده، پردازش سریع حیاتی است
● در یادگیری ماشین، عملیات روی میلیون‌ها مقدار انجام می‌شود
● در شبیه‌سازی علمی، سرعت اجرای حلقه‌ها تعیین‌کننده است

کتابخانه NumPy این کارها را صدها برابر سریع‌تر انجام می‌دهد!


📌 منبع:

🔘 NumPy Documentation

#️⃣ #پایتون #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #نومپای #بردارسازی #پای_ویژن
#Python #NumPy #Vectorization #PythonLibraries #TeachPython #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

🎯 ویژگی مهم Pandas: فیلتر کردن داده‌ها با یک خط کد!

یکی از قدرتمندترین قابلیت‌های Pandas این است که می‌توانیم داده‌ها را خیلی سریع، خوانا و دقیق فیلتر کنیم، بدون اینکه مجبور باشیم حلقه بزنیم یا شرط‌های پیچیده بنویسیم.
این ویژگی در تحلیل داده، پیش‌پردازش، یادگیری ماشین و ساخت داشبوردهای هوشمند نقشی حیاتی دارد.

🔹 یک مثال ساده از فیلتر کردن داده‌ها

import pandas as pd

data = {'Name': ['Ali', 'Sara', 'Reza'],
        'Score': [90, 85, 95]}

df = pd.DataFrame(data)

# فیلتر دانشجویانی که نمره بالاتر از 90 دارند
high_scores = df[df['Score'] > 90]

print(high_scores)

📤 خروجی:

   Name  Score
2  Reza     95

✔ فقط با یک خط، داده‌ها را فیلتر کردیم
✔ خوانا و بسیار سریع


🔹 چرا فیلتر کردن در Pandas مهم است؟

● انتخاب بخشی از داده‌ها برای تحلیل سریع
● حذف داده‌های نامعتبر یا غیرمطلوب
● آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
● استخراج زیرمجموعه‌های کاربردی (مثلاً دانشجویان ممتاز، محصولات پرفروش، روزهای پرترافیک و...)


📌 منبع:
🔘 Pandas documentation

#️⃣ #پایتون #آموزش_پایتون #تحلیل_داده #پانداس #کتابخانه_پایتون #پای_ویژن
#Python #Pandas #DataAnalysis #LearnPython #PythonLibraries #PyVision

🌐 @PyVision