🧪 کتابخانه SciPy ابزار پیشرفته محاسبات علمی در پایتون!

اگر با محاسبات علمی، آمار، بهینه‌سازی یا تحلیل داده‌های تخصصی سروکار داریم، کتابخانه‌ی SciPy یکی از اصلی‌ترین ابزارهای ما خواهد بود.
کتابخانه SciPy در واقع نسخه‌ی پیشرفته‌تر و تخصصی‌تر NumPy است و مجموعه‌ای از ابزارهای سطح بالا را برای پژوهشگران و مهندسان فراهم می‌کند.



🔹 ماهیت آن چیست؟
کتابخانه SciPy روی NumPy ساخته شده است و امکاناتی بسان:

● آمار پیشرفته
● بهینه‌سازی
● جبر خطی پیشرفته
● حل معادلات دیفرانسیل
● پردازش سیگنال
را در اختيار ما قرار می‌دهد.

🔹 یک مثال ساده: محاسبه میانگین و انحراف استاندارد

from scipy import stats

data = [10, 20, 30, 40]

mean = stats.tmean(data)
std = stats.tstd(data)

print(mean, std)

📤 خروجی:

25.0 12.909944487358056

🔹 کاربردها:
● تحلیل داده‌های علمی و آماری 📊
● پروژه‌های مهندسی و تحقیقاتی 🧑‍🔬
● یادگیری ماشین و مدل‌سازی 🤖
● پردازش سیگنال و تحلیل سیستمی 🎛️


📌 منبع:

🔘 SciPy documentation

#️⃣ #پایتون #کتابخانه_پایتون #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #library #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

خروجی چیست؟ 🤔
What's output?

result = 0

for i in range(3):
    for j in range(i):
        result += j

print(result)

📌 نکته: مقدارهای i و j را مرحله‌به‌مرحله دنبال کنید؛
اما مراقب باشید! بعضی از دورهای حلقه اصلاً اجرا نمی‌شوند.

#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #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

خروجی چیست؟🤔
What's output?

x = 3
y = 0

while x > 0:
    y += x % 2
    x -= 1

print(y)

#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #PyVision

🌐 @PyVision

✨ قابلیت مهم Matplotlib: استفاده از استایل‌ها (Styles) برای زیباتر کردن نمودارها

کتابخانه Matplotlib فقط یک ابزار سادهٔ رسم نمودار نیست؛ این کتابخانه ده‌ها Style آماده دارد که می‌توانیم با یک خط کد، ظاهر نمودار را کاملاً تغییر دهیم!
از نمودارهای کلاسیک گرفته تا طرح‌های مدرن، علمی، ژورنالی یا حتی شبیه سبک کتابخانه Seaborn.

این ویژگی کمک می‌کند نمودارها زیباتر، خواناتر و حرفه‌ای‌تر شوند، بدون اینکه نیاز به تغییر دستی رنگ‌ها یا تنظیمات پیچیده داشته باشیم.


🔹 یک مثال ساده: استفاده از style آماده

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('ggplot')   # انتخاب استایل

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]

plt.plot(x, y)
plt.show()

📌 با تغییر 'ggplot' می‌توانیم انواع استایل‌ها را تست کنیم، بسان:

'seaborn-v0_8'
'dark_background'
'fast'
'fivethirtyeight'
'classic'
'bmh'

🔹 کاربردهای این قابلیت

● زیباتر کردن نمودارها بدون کدنویسی اضافه
● هماهنگ کردن ظاهر نمودار با گزارش‌ها، مقالات یا داشبوردها
● ساخت نمودار مناسب ارائه‌ها، اسلایدها و پست‌های آموزشی
● ایجاد خروجی حرفه‌ای و خوانا برای تحلیل داده‌ها


📌 منبع:

🔘 Matplotlib documentation - Styles & Customization

#️⃣ #پایتون #کتابخانه_پایتون #مصورسازی_داده #رسم_نمودار #پای_ویژن
#Python #Matplotlib #DataVisualization #Styles #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

✳️ خروجی چیست؟🤔👇🏽
✳️ What's the output?

x = 5
y = 0

for i in range(3):
    if (x % 2 == 1) and not (i == 1):
        y += i
    else:
        y -= 1

while x > 2 and y < 4:
    if x % y != 0 or y == 0:
        x -= 1
        y += 2
    else:
        x -= 2

print(x, y)

#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #PyVision

🌐 @PyVision

✳️ خروجی چیست؟🤔
✳️ What's the output?

a = 0
b = 5

if a or b:
    print("Yes")
else:
    print("No")

#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #PyVision

🌐 @PyVision

📘 پس از انتشار مجموعه نخست تمرین‌های دستور شرطی if، این بار گام بعدی را با ۲۰ تمرین تکمیلی برمیداریم؛ تمرین‌هایی که کمک می‌کنند منطق شرطی را در سناریوهای واقعی‌تر و متنوع‌تری تجربه کنیم. 💡🐍

🔹 تشخیص شرایط عددی در موقعیت‌های مختلف
🔹 مقایسه و ارزیابی ورودی‌ها بر اساس منطق شرطی
🔹 بررسی محدودیت‌ها، بازه‌ها و حالت‌های چندگانه
🔹 تقویت توانایی تحلیل و تصمیم‌گیری مرحله‌به‌مرحله در کد

یاد بگیریم،
تمرین کنیم،
حرفه‌ای شویم. ✨️

#️⃣ #پایتون #تمرین_پایتون #شرط #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #PyVision #LearnPython #PythonIfElse #CodingPractice #Programming #code

🌐 @PyVision

✅ پاسخ چالش
🔢 خروجی دستور های ()print:

(1, 2, 3, 4, 5)
[1, 2, 3, 4, 5]

🟢 در این چالش با تفاوت بین دو نوع داده‌ی مهم روبه‌رو هستیم:

● تاپل (tuple) یک نوع داده غیرقابل‌تغییر (immutable) است.
بنابراین عملگر += نمی‌تواند آن را در همان حافظه تغییر دهد و یک آبجکت جدید می‌سازد؛ به همین دلیل id(a) تغییر می‌کند.

● لیست (list) یک نوع داده قابل‌تغییر (mutable) است.
عملگر += روی لیست به‌صورت in-place اجرا می‌شود و عناصر جدید به همان آبجکت قبلی اضافه می‌شوند؛ بنابراین id(b) تغییر نمی‌کند.

📌 نتیجه:

● a → آبجکت جدید می‌گیرد
● b → همان آبجکت قبلی باقی می‌ماند


🟢 This challenge highlights the difference between mutable and immutable types in Python:

● A tuple is immutable, so the += operator cannot modify it in place.
Instead, Python creates a new object, which means the id of a changes.

● A list is mutable, and += modifies it in place.
New elements are added to the same object, so the id of b remains unchanged.

📌 Final result:

● a → gets a new object (id changes)
● b → stays the same object (id does not change)


#️⃣ #آموزش_پایتون #چالش #نوع_داده #برنامه_نویسی
#Python #PythonChallenge #PythonTypes #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

📌 معرفی شناخته‌شده ترین سایت‌های فریلنسری در ایران

اگر به‌عنوان برنامه‌نویس به دنبال پروژه و کسب درآمد هستید، این وبگاه‌ها می‌توانند نقطهٔ شروع خوبی باشند:

🔘 پونیشا ⬅️ بزرگترین بازار کار آنلاین فریلنسری ایران با طیف گسترده‌ای از پروژه‌ها

🔘 پارس فریلنسر ⬅️ قدیمی‌ترین پلتفرم فریلنسری با پایگاه ثابتی از کارفرماهای حرفه‌ای

🔘 پارسکدرز ⬅️ تخصصی‌ترین سایت برای برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان با پروژه‌های فنی متنوع

🔘 کارلنسر ⬅️ سامانه‌ای مدرن با سیستم اِسکرو (ضمانت پرداخت) برای امنیت بیشتر فریلنسرها

🔘 انجام می‌دم ⬅️ مناسب برای پروژه‌های کوچک و سریع با قیمت مناسب و فرآیند ساده

✅️ برای شروع، همزمان در ۲ یا ۳ سایت پروفایل بسازید و با پذیرش و انجام پروژه‌ها بر اساس توانایی های خود، و دریافت نظرات متنوع، اعتبار خود را افزایش دهید.


#️⃣ #فریلنسری #برنامه_نویسی #پایتون #اشتغال_آنلاین #پونیشا #کارلنسر #پارسکدرز #پارس_فریلنسر #انجام_میدم
#python #freelancer #programming #ponisha

🌐@PyVision

🔥 چالش همراه با جایزه 🔥

❓ خروجی کد زیر چیست؟

nums = [1, 2, 3]
funcs = [lambda x: x + n for n in nums]

print([f(10) for f in funcs])

⏰ مهلت ارسال پاسخ: امروز تا ساعت ۲۲
📩 ارسال پاسخ فقط در پی‌وی ادمین:
🆔️ @its_poryaa
🎁 جایزه: ۵۰ هزار تومان شارژ همراه

🎯 بین پاسخ‌های صحیح قرعه‌کشی می‌شود

⛔ ارسال پاسخ در کانال = حذف
⛔ ویرایش پاسخ = حذف
⛔ هر نفر فقط یک پاسخ

#️⃣ #چالش_پایتون #پایتون #برنامه_نویسی #چالش_جایزه_دار #آموزش_پایتون #کدنویسی
#PythonChallenge #PythonQuiz #LearnPython #PythonTricks #CodingChallenge #Programming

🌐 @PyVision