معرفی شبکه عصبی به مبتدیان
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/playlist?list=PLxt59R_fWVzT9bDxA76AHm3ig0Gg9S3So
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/playlist?list=PLxt59R_fWVzT9bDxA76AHm3ig0Gg9S3So
YouTube
Beginner Introduction to Neural Networks
Share your videos with friends, family, and the world
چگونه یک شبکه عصبی ایجاد کنیم
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/watch?v=vcZub77WvFA
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/watch?v=vcZub77WvFA
YouTube
How to Make a Neural Network (LIVE)
In this video, we're gonna make a neural network in Python from scratch! Code for this video is here: https://github.com/llSourcell/make_a_neural_net_live_de...
ساخت یک شبکه عصبی از ابتدا در پایتون
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/watch?v=262XJe2I2D0
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/watch?v=262XJe2I2D0
YouTube
Building a Neural Network from Scratch in Python
We're gonna use python to build a simple 3-layer feedforward neural network to predict the next number in a sequence. We'll go over the concepts involved, the theory, and the applications. Lead by: Siraj Raval of Sirajology
https://www.youtube.com/chann…
https://www.youtube.com/chann…
یادگیری ماشین
یادگیری ماشین (ML) مطالعه علمی الگوریتم ها و مدل های آماری است که سیستم های کامپیوتری به طور موثر برای انجام یک کار خاص بدون استفاده از دستورالعمل های صریح، با استفاده از الگوهای و استنتاج ها، تکیه می کنند. این به عنوان یک زیر مجموعه از هوش مصنوعی دیده می شود.الگوریتم های یادگیری ماشین یک مدل ریاضی از داده های نمونه ای، که به عنوان "داده های آموزشی" شناخته می شوند، تا پیش بینی ها یا تصمیمات را بدون اینکه به صراحت برای انجام کار برنامه ریزی شوند، پیش بینی کنند.الگوریتم های یادگیری ماشین ها در برنامه های فیلتر ایمیل، تشخیص نفوذگران شبکه و بینایی کامپیوتری استفاده می شود، جایی که الگوریتم دستورالعمل های خاصی برای انجام این کار امکان پذیر نیست. یادگیری ماشین به طور دقیق به آمار محاسباتی مرتبط است، که بر پیش بینی های استفاده از رایانه ها تمرکز دارد.مطالعه بهینه سازی ریاضی ارائه روش ها، تئوری و حوزه های کاربردی را به زمینه یادگیری ماشین می باشد.داده کاوی زمینه مطالعه در یادگیری ماشین است و بر تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی از طریق یادگیری بی ناظر تمرکز دارد.در برنامه کاربردی خود در زمینه مشاغل تجاری، یادگیری ماشین نیز به عنوان تجزیه و تحلیل پیش بینی می شود.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
یادگیری ماشین (ML) مطالعه علمی الگوریتم ها و مدل های آماری است که سیستم های کامپیوتری به طور موثر برای انجام یک کار خاص بدون استفاده از دستورالعمل های صریح، با استفاده از الگوهای و استنتاج ها، تکیه می کنند. این به عنوان یک زیر مجموعه از هوش مصنوعی دیده می شود.الگوریتم های یادگیری ماشین یک مدل ریاضی از داده های نمونه ای، که به عنوان "داده های آموزشی" شناخته می شوند، تا پیش بینی ها یا تصمیمات را بدون اینکه به صراحت برای انجام کار برنامه ریزی شوند، پیش بینی کنند.الگوریتم های یادگیری ماشین ها در برنامه های فیلتر ایمیل، تشخیص نفوذگران شبکه و بینایی کامپیوتری استفاده می شود، جایی که الگوریتم دستورالعمل های خاصی برای انجام این کار امکان پذیر نیست. یادگیری ماشین به طور دقیق به آمار محاسباتی مرتبط است، که بر پیش بینی های استفاده از رایانه ها تمرکز دارد.مطالعه بهینه سازی ریاضی ارائه روش ها، تئوری و حوزه های کاربردی را به زمینه یادگیری ماشین می باشد.داده کاوی زمینه مطالعه در یادگیری ماشین است و بر تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی از طریق یادگیری بی ناظر تمرکز دارد.در برنامه کاربردی خود در زمینه مشاغل تجاری، یادگیری ماشین نیز به عنوان تجزیه و تحلیل پیش بینی می شود.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
فیلم آموزشی یادگیری ماشین
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLEiEAq2VkUULYYgj13YHUWmRePqiu8Ddy
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLEiEAq2VkUULYYgj13YHUWmRePqiu8Ddy
YouTube
🔥Machine Learning Tutorial | Machine Learning For Beginners | Machine Learning Projects | Machine Learning Course Playlist 2025…
🔥🔥Explore Machine Learning Course By Simplilearn: https://www.simplilearn.com/ai-and-machine-learning?utm_campaign=MachineLearning&utm_medium=Description&utm...
الگوریتم های یادگیری ماشین
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLEiEAq2VkUULNa6MHQAZSOBxzB6HHFXj4
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLEiEAq2VkUULNa6MHQAZSOBxzB6HHFXj4
YouTube
Machine Learning Algorithms [2025 Updated] | Machine Learning Algorithms For Data Science
The Machine Learning Playlist is an exhaustive, carefully curated collection of tutorials designed to guide learners through the intricate world of machine l...
آموزش یادگیری ماشین در پایتون
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PL9ooVrP1hQOHUfd-g8GUpKI3hHOwM_9Dn
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PL9ooVrP1hQOHUfd-g8GUpKI3hHOwM_9Dn
YouTube
Machine Learning Tutorial in Python | Edureka
This Edureka playlist on "Machine Learning Tutorial in Python" helps you gain expertise in various types of machine learning algorithms like supervised, unsu...
یادگیری ماشین با پایتون
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v
YouTube
Machine Learning with Python
Share your videos with friends, family, and the world
یادگیری عمیق
یادگیری عمیق (همچنین به عنوان یادگیری سازه ای عمیق یا یادگیری سلسله مراتبی شناخته شده) بخشی از یک خانواده وسیع تر از روش های یادگیری ماشین بر اساس بازنمایی داده های یادگیری است، در مقایسه با الگوریتم های خاص کار. یادگیری می تواند تحت نظارت، نیمه نظارت و یا نظارت بی نظارت باشد.
معماری های فراشناختی مانند شبکه های عصبی عمیق، شبکه های عصبی اعتقادی و شبکه های عصبی مجدد در زمینه هایی از قبیل بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی، تشخیص صوتی، فیلتر کردن شبکه های اجتماعی، ترجمه ماشین، بیوانفورماتیک، طراحی دارو، تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی ، بازرسی مواد و برنامه های بازی تخته، جایی که نتایج آنها قابل مقایسه و بعضی اوقات برتر از کارشناسان انسانی است.
مدل های یادگیری عمیق به وضوح الگوی متفاوتی از پردازش اطلاعات و الگوهای ارتباطی در سیستم های عصبی بیولوژیک هستند، اما تفاوت های متفاوتی از خواص ساختاری و عملکرد مغزهای بیولوژیکی (به ویژه مغز انسان) دارند که آنها را با شواهد علوم اعصاب ناسازگار می سازد.
شبکه های عصبی مصنوعی (ANNs) یا سیستم های اتصالیست، سیستم های محاسباتی هستند که توسط شبکه های عصبی بیولوژیکی ساخته شده اند که مغز حیوانات را تشکیل می دهند. چنین سیستمی (به تدریج توانایی خود را بهبود می بخشد) به انجام وظایف با در نظر گرفتن نمونه ها، به طور کلی بدون برنامه ریزی خاص کار. برای مثال، در تشخیص تصویر، آنها ممکن است یاد بگیرند که تصاویری را که حاوی گربه ها هستند را با تجزیه و تحلیل تصاویر نمونه که به صورت دستی به عنوان گربه یا گربه نامگذاری شده اند و با استفاده از نتایج تحلیلی برای شناسایی گربه ها در تصاویر دیگر یاد بگیرند. آنها اغلب در برنامه های کاربردی دشوار است که با الگوریتم کامپیوتری سنتی با استفاده از برنامه ریزی مبتنی بر قانون بیان می شوند.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
یادگیری عمیق (همچنین به عنوان یادگیری سازه ای عمیق یا یادگیری سلسله مراتبی شناخته شده) بخشی از یک خانواده وسیع تر از روش های یادگیری ماشین بر اساس بازنمایی داده های یادگیری است، در مقایسه با الگوریتم های خاص کار. یادگیری می تواند تحت نظارت، نیمه نظارت و یا نظارت بی نظارت باشد.
معماری های فراشناختی مانند شبکه های عصبی عمیق، شبکه های عصبی اعتقادی و شبکه های عصبی مجدد در زمینه هایی از قبیل بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی، تشخیص صوتی، فیلتر کردن شبکه های اجتماعی، ترجمه ماشین، بیوانفورماتیک، طراحی دارو، تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی ، بازرسی مواد و برنامه های بازی تخته، جایی که نتایج آنها قابل مقایسه و بعضی اوقات برتر از کارشناسان انسانی است.
مدل های یادگیری عمیق به وضوح الگوی متفاوتی از پردازش اطلاعات و الگوهای ارتباطی در سیستم های عصبی بیولوژیک هستند، اما تفاوت های متفاوتی از خواص ساختاری و عملکرد مغزهای بیولوژیکی (به ویژه مغز انسان) دارند که آنها را با شواهد علوم اعصاب ناسازگار می سازد.
شبکه های عصبی مصنوعی (ANNs) یا سیستم های اتصالیست، سیستم های محاسباتی هستند که توسط شبکه های عصبی بیولوژیکی ساخته شده اند که مغز حیوانات را تشکیل می دهند. چنین سیستمی (به تدریج توانایی خود را بهبود می بخشد) به انجام وظایف با در نظر گرفتن نمونه ها، به طور کلی بدون برنامه ریزی خاص کار. برای مثال، در تشخیص تصویر، آنها ممکن است یاد بگیرند که تصاویری را که حاوی گربه ها هستند را با تجزیه و تحلیل تصاویر نمونه که به صورت دستی به عنوان گربه یا گربه نامگذاری شده اند و با استفاده از نتایج تحلیلی برای شناسایی گربه ها در تصاویر دیگر یاد بگیرند. آنها اغلب در برنامه های کاربردی دشوار است که با الگوریتم کامپیوتری سنتی با استفاده از برنامه ریزی مبتنی بر قانون بیان می شوند.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
مقدمه ای بر یادگیری عمیق
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI
YouTube
MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning
Course lectures for MIT Introduction to Deep Learning. https://introtodeeplearning.com
چگونه می توان پیش بینی کرد
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PL2-dafEMk2A7YdKv4XfKpfbTH5z6rEEj3
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PL2-dafEMk2A7YdKv4XfKpfbTH5z6rEEj3
YouTube
Intro to Deep Learning (Udacity Nanodegree)
Welcome to Intro to Deep Learning! This course is for anyone who wants to become a deep learning engineer. I'll take you from the very basics of deep learnin...
اصول اولیه یادگیری عمیق با پایتون، TensorFlow و Keras
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDfhTox0AjmQ6tvTgMBZBEXN
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDfhTox0AjmQ6tvTgMBZBEXN
YouTube
Deep Learning basics with Python, TensorFlow and Keras
Share your videos with friends, family, and the world
یادگیری عمیق با پایتون
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLIG2x2RJ_4LSRIZiVAHH4qWQSLLfrYLnh
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLIG2x2RJ_4LSRIZiVAHH4qWQSLLfrYLnh
YouTube
Deep Learning with Python
Share your videos with friends, family, and the world
یادگیری عمیق با پایتون، TensorFlow
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PL9ooVrP1hQOEX8BKDplfG86ky8s7Oxbzg
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PL9ooVrP1hQOEX8BKDplfG86ky8s7Oxbzg
YouTube
Deep Learning With TensorFlow Videos
This Deep learning With Tensorflow videos playlist will help you to learn the basic concepts of Deep Learning, TensorFlow, the main functions, operations and...
تجزیه و تحلیل داده ها
تجزیه و تحلیل داده ها یک فرایند بازرسی، پاک سازی، تبدیل و مدل سازی داده ها با هدف کشف اطلاعات مفید، اطلاع رسانی به نتیجه گیری و حمایت از تصمیم گیری است. تجزیه و تحلیل داده ها دارای جنبه ها و رویکردهای متعددی است و شامل تکنیک های گوناگون تحت نام های مختلف است، در حالیکه در حوزه های کسب و کار، علم و علوم اجتماعی مورد استفاده قرار می گیرد. در کسب و کار امروز، تجزیه و تحلیل داده ها نقش مهمی در تصمیم گیری های علمی و کمک به کسب و کار برای رسیدن به عملکرد موثر بازی می کند.
داده کاوی یک روش تجزیه و تحلیل داده ای خاص است که بر مدل سازی و کشف دانش برای اهداف پیش بینی، و نه صرفا توصیفی تمرکز دارد، در حالی که هوش تجاری تجزیه و تحلیل داده ها را پوشش می دهد که به شدت به تجمع بستگی دارد، و تمرکز اصلی بر اطلاعات کسب و کار است. در برنامه های آماری، تجزیه و تحلیل داده ها را می توان به آمار توصیفی، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) و تجزیه و تحلیل داده های تایید (CDA) تقسیم کرد. EDA بر کشف ویژگی های جدید در داده ها تمرکز می کند در حالی که CDA بر تأیید یا تقلید فرضیه های موجود متمرکز است. تجزیه و تحلیل پیش بینی شده بر استفاده از مدل های آماری برای پیش بینی یا طبقه بندی پیش بینی تمرکز می کند، در حالی که تجزیه و تحلیل متن روش های آماری، زبانی و ساختاری را برای استخراج و طبقه بندی اطلاعات از منابع متنی، گونه ای از داده های بدون ساختار تمرکز می کند. تمام موارد فوق انواع داده تجزیه و تحلیل است.
یکپارچه سازی داده ها یک پیشرو در تجزیه و تحلیل داده ها است [مطابق با آن؟] و تجزیه و تحلیل داده ها به طور دقیق با چیدمان داده ها و انتشار داده ها ارتباط دارد. تجزیه و تحلیل داده ها اصطلاح گاهی به عنوان یک هم نام برای مدل سازی داده ها استفاده می شود.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
تجزیه و تحلیل داده ها یک فرایند بازرسی، پاک سازی، تبدیل و مدل سازی داده ها با هدف کشف اطلاعات مفید، اطلاع رسانی به نتیجه گیری و حمایت از تصمیم گیری است. تجزیه و تحلیل داده ها دارای جنبه ها و رویکردهای متعددی است و شامل تکنیک های گوناگون تحت نام های مختلف است، در حالیکه در حوزه های کسب و کار، علم و علوم اجتماعی مورد استفاده قرار می گیرد. در کسب و کار امروز، تجزیه و تحلیل داده ها نقش مهمی در تصمیم گیری های علمی و کمک به کسب و کار برای رسیدن به عملکرد موثر بازی می کند.
داده کاوی یک روش تجزیه و تحلیل داده ای خاص است که بر مدل سازی و کشف دانش برای اهداف پیش بینی، و نه صرفا توصیفی تمرکز دارد، در حالی که هوش تجاری تجزیه و تحلیل داده ها را پوشش می دهد که به شدت به تجمع بستگی دارد، و تمرکز اصلی بر اطلاعات کسب و کار است. در برنامه های آماری، تجزیه و تحلیل داده ها را می توان به آمار توصیفی، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) و تجزیه و تحلیل داده های تایید (CDA) تقسیم کرد. EDA بر کشف ویژگی های جدید در داده ها تمرکز می کند در حالی که CDA بر تأیید یا تقلید فرضیه های موجود متمرکز است. تجزیه و تحلیل پیش بینی شده بر استفاده از مدل های آماری برای پیش بینی یا طبقه بندی پیش بینی تمرکز می کند، در حالی که تجزیه و تحلیل متن روش های آماری، زبانی و ساختاری را برای استخراج و طبقه بندی اطلاعات از منابع متنی، گونه ای از داده های بدون ساختار تمرکز می کند. تمام موارد فوق انواع داده تجزیه و تحلیل است.
یکپارچه سازی داده ها یک پیشرو در تجزیه و تحلیل داده ها است [مطابق با آن؟] و تجزیه و تحلیل داده ها به طور دقیق با چیدمان داده ها و انتشار داده ها ارتباط دارد. تجزیه و تحلیل داده ها اصطلاح گاهی به عنوان یک هم نام برای مدل سازی داده ها استفاده می شود.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
تجزیه و تحلیل داده ها
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLm5jvBcjgJBUmtV_GSwbrsH4MwbACAkDH
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLm5jvBcjgJBUmtV_GSwbrsH4MwbACAkDH
YouTube
Data Analytics - YouTube
Python with Pandas and Sentiment Analysis for Investing
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDdktuSQRsofoGxC2PTSdsi7
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDdktuSQRsofoGxC2PTSdsi7
YouTube
Python with Pandas and Sentiment Analysis for Investing
Share your videos with friends, family, and the world
Data analysis in Python with pandas
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PL5-da3qGB5ICCsgW1MxlZ0Hq8LL5U3u9y
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PL5-da3qGB5ICCsgW1MxlZ0Hq8LL5U3u9y
YouTube
Data analysis in Python with pandas
Learn how to use the pandas library for data analysis, manipulation, and visualization. Each video answers a student question using a real dataset, which is ...
Pandas Tutorial (Data Analysis In Python)
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLeo1K3hjS3uuASpe-1LjfG5f14Bnozjwy
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLeo1K3hjS3uuASpe-1LjfG5f14Bnozjwy
YouTube
Pandas Tutorial (Data Analysis In Python)
This tutorial series covers Pandas python library. It is used widely in the field of data science and data analytics. This playlist is for anyone who has bas...
متلب و پایتون و اکوسیستم های آنها
پایتون، طبق تعریف، یک زبان برنامه نویسی است. شایع ترین پیاده سازی این است که در C (همچنین به عنوان CPython شناخته می شود) و چیزی است که بیشتر به عنوان "پایتون" اشاره شده است. به غیر از زبان برنامه نویسی و مترجم، پایتون همچنین شامل یک کتابخانه استاندارد گسترده است. این کتابخانه با هدف برنامه نویسی به طور کلی و شامل ماژول هایی برای موضوعات خاص، موضوعات، شبکه ها، پایگاه های داده و غیره است
متلب یک محیط محاسباتی عددی تجاری و زبان برنامه نویسی است. مفهوم Matlab اشاره به کل بسته، از جمله IDE است. کتابخانه استاندارد شامل برنامه های کاربردی عمومی نیست بلکه شامل جبر ماتریس و یک کتابخانه گسترده برای پردازش داده ها و ترسیم است. Mathworks برای ابزارهای اضافی ابزارهای اضافی را فراهم می کند (اما این اضافی را به شما می دهد).
برای انجام محاسبات علمی در پایتون، شما نیاز به بسته های اضافی (به عنوان مثال Numpy، Scipy، Matplotlib). علاوه بر این شما نیاز به یک IDE دارید. بسیاری از پیمایشگاه ها از یک محیط لینوکس استفاده می کنند و از پوسته پایتون و یک ویرایشگر (مانند vi یا Emacs) استفاده می کنند، اما افرادی که از Matlab ترجیح می دهند یک IDE غنی از ویژگی (شامل ما). تعدادی از IDE های موجود وجود دارد، برخی از آنها به صورت رایگان هستند.
از آنجا که Python باز و آزاد است، احزاب دیگر برای طراحی بسته ها یا سایر ابزارهای نرم افزاری که پایتون را توسعه می دهند بسیار آسان است. امکان ایجاد برنامه های کاربردی با استفاده از هر یک از کتابخانه های GUI (به عنوان مثال Qt)، استفاده از OpenGL، درایو پورت USB و غیره. مثال دیگری Cython برای افزایش سرعت الگوریتم ها با تبدیل Python به C کد و PyInstaller برای ایجاد یک برنامه مستقل از منبع شما است.
هر بسته توسط یک گروه متفاوت (اما اغلب با هم تداخل) افراد، که همچنین کاربران بسته هستند، توسعه می یابد. بسیاری از بسته ها برای مقاصد مختلف در دسترس هستند. در این اکوسیستم منبع باز اکثر بسته ها توسط تعدادی از توسعه دهندگان اصلی هدایت می شوند، اما بسیاری از کاربران بسته به توسعه، با گزارش دادن مسائل، کمک به مستند سازی و بهبود کمی در کد کمک می کنند.
مزایای متلب
-مقدار مشخصی از توابع دارد.
-سیمولینک محصولی است که هنوز جایگزین خوبی ندارد.
-ممکن است برای مبتدیان ساده تر باشد، زیرا بسته شامل همه چیزهایی است که شما نیاز دارید، در حالی که در پایتون شما نیاز به نصب بسته های اضافی و یک IDE دارید.
جامعه علمی بزرگی دارد؛ آن را در بسیاری از دانشگاه ها استفاده می کنند .
پایتون، طبق تعریف، یک زبان برنامه نویسی است. شایع ترین پیاده سازی این است که در C (همچنین به عنوان CPython شناخته می شود) و چیزی است که بیشتر به عنوان "پایتون" اشاره شده است. به غیر از زبان برنامه نویسی و مترجم، پایتون همچنین شامل یک کتابخانه استاندارد گسترده است. این کتابخانه با هدف برنامه نویسی به طور کلی و شامل ماژول هایی برای موضوعات خاص، موضوعات، شبکه ها، پایگاه های داده و غیره است
متلب یک محیط محاسباتی عددی تجاری و زبان برنامه نویسی است. مفهوم Matlab اشاره به کل بسته، از جمله IDE است. کتابخانه استاندارد شامل برنامه های کاربردی عمومی نیست بلکه شامل جبر ماتریس و یک کتابخانه گسترده برای پردازش داده ها و ترسیم است. Mathworks برای ابزارهای اضافی ابزارهای اضافی را فراهم می کند (اما این اضافی را به شما می دهد).
برای انجام محاسبات علمی در پایتون، شما نیاز به بسته های اضافی (به عنوان مثال Numpy، Scipy، Matplotlib). علاوه بر این شما نیاز به یک IDE دارید. بسیاری از پیمایشگاه ها از یک محیط لینوکس استفاده می کنند و از پوسته پایتون و یک ویرایشگر (مانند vi یا Emacs) استفاده می کنند، اما افرادی که از Matlab ترجیح می دهند یک IDE غنی از ویژگی (شامل ما). تعدادی از IDE های موجود وجود دارد، برخی از آنها به صورت رایگان هستند.
از آنجا که Python باز و آزاد است، احزاب دیگر برای طراحی بسته ها یا سایر ابزارهای نرم افزاری که پایتون را توسعه می دهند بسیار آسان است. امکان ایجاد برنامه های کاربردی با استفاده از هر یک از کتابخانه های GUI (به عنوان مثال Qt)، استفاده از OpenGL، درایو پورت USB و غیره. مثال دیگری Cython برای افزایش سرعت الگوریتم ها با تبدیل Python به C کد و PyInstaller برای ایجاد یک برنامه مستقل از منبع شما است.
هر بسته توسط یک گروه متفاوت (اما اغلب با هم تداخل) افراد، که همچنین کاربران بسته هستند، توسعه می یابد. بسیاری از بسته ها برای مقاصد مختلف در دسترس هستند. در این اکوسیستم منبع باز اکثر بسته ها توسط تعدادی از توسعه دهندگان اصلی هدایت می شوند، اما بسیاری از کاربران بسته به توسعه، با گزارش دادن مسائل، کمک به مستند سازی و بهبود کمی در کد کمک می کنند.
مزایای متلب
-مقدار مشخصی از توابع دارد.
-سیمولینک محصولی است که هنوز جایگزین خوبی ندارد.
-ممکن است برای مبتدیان ساده تر باشد، زیرا بسته شامل همه چیزهایی است که شما نیاز دارید، در حالی که در پایتون شما نیاز به نصب بسته های اضافی و یک IDE دارید.
جامعه علمی بزرگی دارد؛ آن را در بسیاری از دانشگاه ها استفاده می کنند .
مزایای پایتون
-رایگان
-زبان برنامه نویسی زیبا
-پایتون به عنوان یک زبان عمومی ساخته شده است که آسان است برای خواندن آن، در حالی که Matlab شروع به عنوان یک بسته دستکاری ماتریسی که آنها یک زبان برنامه نویسی اضافه شده است.
-قدرتمند از آنجایی که طراحی آن به خوبی طراحی شده است، ایده های خود را به کد تبدیل می کند از زبان های دیگر آسانتر است. علاوه بر این، پایتون با استاندارد کتابخانه های استاندارد همراه است و دارای انواع داده های قدرتمند مانند لیست ها، مجموعه ها و دیکشنری ها است. اینها واقعا به سازماندهی داده های شما کمک می کنند.
-فضاهای نام . Matlab از فضاهای نامی برای توابعی که می نویسید پشتیبانی می کند، اما هسته Matlab بدون فضای نام است؛ هر تابع در فضای نامی جهانی تعریف شده است. پایتون با ماژول ها کار می کند، که اگر بخواهید از آنها استفاده کنید، باید وارد شوید. (به عنوان مثال از from skimage import morphology) بنابراین پایتون در زیر یک شروع می شود. استفاده از فضاهای نامی ساختار را به یک برنامه می دهد و آن را پاک می کند. در پایتون همه چیز یک شی است، بنابراین هر شی به خودی خود یک فضای نام دارد. این یکی از دلایلی است که پایتون در خودآزمایی بسیار خوب است.
-خودآزمایی.این چیزی است که از ماهیت شی گرا پایتون پیروی می کند. از آنجا که یک برنامه دارای یک ساختار واضح است، خودآزمایی آسان است. متغیرهای خصوصی تنها با توافق وجود دارد، بنابراین شما می توانید به هر بخش از برنامه دسترسی داشته باشید، از جمله برخی از قسمت های داخلی پایتون. البته، در برنامه نویسی خوب شما از متغیرهای خصوصی کلاس های دیگر استفاده نمی کنید، اما برای اشکال زدایی عالی است!
-دستکاری رشته. این فوق العاده آسان در پایتون است. در مورد این خط کد که یک خط توجیه درست 30 کاراکتر را باز می کند: "من در Matlab کدگذاری می کنم".
"I code in Matlab".replace('Matlab','Python').rjust(30)
ق-ابل حمل بودن .از آنجا که پایتون به صورت رایگان است، کد شما می تواند در همه جا اجرا شود. علاوه بر این، آن را در ویندوز، لینوکس و OS X کار می کند.
-تعاریف کلاس و تابع. توابع و کلاس ها را می توان هر جا تعریف کرد. در یک فایل (چه اینکه یک ماژول یا یک اسکریپت است) شما می توانید به عنوان بسیاری از توابع و کلاس ها را به عنوان دوست دارید طراحی کنید. شما حتی می توانید یکی را در shell command تعریف کنید اگر واقعا می خواهید.
-ابزارهای گرافیکی عالی. با استفاده از پایتون می توانید یک جلویی برای برنامه خود ایجاد کنید که خوب به نظر می رسد و به خوبی کار می کند. شما می توانید هر یک از ابزارهای GUI بزرگ مانند Wx یا Qt را انتخاب کنید.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
-رایگان
-زبان برنامه نویسی زیبا
-پایتون به عنوان یک زبان عمومی ساخته شده است که آسان است برای خواندن آن، در حالی که Matlab شروع به عنوان یک بسته دستکاری ماتریسی که آنها یک زبان برنامه نویسی اضافه شده است.
-قدرتمند از آنجایی که طراحی آن به خوبی طراحی شده است، ایده های خود را به کد تبدیل می کند از زبان های دیگر آسانتر است. علاوه بر این، پایتون با استاندارد کتابخانه های استاندارد همراه است و دارای انواع داده های قدرتمند مانند لیست ها، مجموعه ها و دیکشنری ها است. اینها واقعا به سازماندهی داده های شما کمک می کنند.
-فضاهای نام . Matlab از فضاهای نامی برای توابعی که می نویسید پشتیبانی می کند، اما هسته Matlab بدون فضای نام است؛ هر تابع در فضای نامی جهانی تعریف شده است. پایتون با ماژول ها کار می کند، که اگر بخواهید از آنها استفاده کنید، باید وارد شوید. (به عنوان مثال از from skimage import morphology) بنابراین پایتون در زیر یک شروع می شود. استفاده از فضاهای نامی ساختار را به یک برنامه می دهد و آن را پاک می کند. در پایتون همه چیز یک شی است، بنابراین هر شی به خودی خود یک فضای نام دارد. این یکی از دلایلی است که پایتون در خودآزمایی بسیار خوب است.
-خودآزمایی.این چیزی است که از ماهیت شی گرا پایتون پیروی می کند. از آنجا که یک برنامه دارای یک ساختار واضح است، خودآزمایی آسان است. متغیرهای خصوصی تنها با توافق وجود دارد، بنابراین شما می توانید به هر بخش از برنامه دسترسی داشته باشید، از جمله برخی از قسمت های داخلی پایتون. البته، در برنامه نویسی خوب شما از متغیرهای خصوصی کلاس های دیگر استفاده نمی کنید، اما برای اشکال زدایی عالی است!
-دستکاری رشته. این فوق العاده آسان در پایتون است. در مورد این خط کد که یک خط توجیه درست 30 کاراکتر را باز می کند: "من در Matlab کدگذاری می کنم".
"I code in Matlab".replace('Matlab','Python').rjust(30)
ق-ابل حمل بودن .از آنجا که پایتون به صورت رایگان است، کد شما می تواند در همه جا اجرا شود. علاوه بر این، آن را در ویندوز، لینوکس و OS X کار می کند.
-تعاریف کلاس و تابع. توابع و کلاس ها را می توان هر جا تعریف کرد. در یک فایل (چه اینکه یک ماژول یا یک اسکریپت است) شما می توانید به عنوان بسیاری از توابع و کلاس ها را به عنوان دوست دارید طراحی کنید. شما حتی می توانید یکی را در shell command تعریف کنید اگر واقعا می خواهید.
-ابزارهای گرافیکی عالی. با استفاده از پایتون می توانید یک جلویی برای برنامه خود ایجاد کنید که خوب به نظر می رسد و به خوبی کار می کند. شما می توانید هر یک از ابزارهای GUI بزرگ مانند Wx یا Qt را انتخاب کنید.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone