پایتون همه‌جا هست! 🐍
از هوش مصنوعی تا طراحی سایت


🤖 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با کتابخانه‌هایی مثل TensorFlow

📊 علم داده و تحلیل اطلاعات با Pandas و NumPy

🌐 توسعه وب با فریمورک‌های قدرتمند Django و Flask

🎮 توسعه و ساخت بازی‌های تعاملی با Pygame

🔬 برنامه‌نویسی علمی در حوزه‌های علوم‌پایه

⚡ اتوماسیون و اسکریپت‌نویسی خودکارسازی کارهای تکراری

🖥️ نرم‌افزارهای دسکتاپ برنامه‌های با رابط گرافیکی

🕸️ استخراج داده از وب با کتابخانه‌هایی مثل Beautiful Soup

✨ زبان برنامه‌نویسی پایتون به دلیل انعطاف‌پذیری، سادگی و وجود کتابخانه‌های قوی و کاربردی در بسیاری از حوزه‌ها ازجمله علمی، مالی، فناوری و تجاری استفاده می‌شود و روزبه‌روز بر محبوبیت آن نیز افزوده می‌شود.

📌 منابع برای مطالعه بیشتر:

maktabkhooneh.org
7learn.com
maktabsharif.ir
blog.faradars.org

#️⃣ #پایتون #برنامه_نویسی #هوش_مصنوعی #علم_داده #توسعه_وب #پای_ویژن
#Pygame #Flask #Django #Pandas #Numpy #TensorFlow #BeautifulSoup #AI

🌐 @PyVision

📦 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

⚡️ 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