⚡️ 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