10 کد کاربردی با استفاده از کتابخانه lxml
کتابخانه lxml یکی از قدرتمندترین ابزارها برای پردازش XML و HTML در پایتون است. در اینجا 10 کد کاربردی را با استفاده از این کتابخانه معرفی میکنیم:
1. نصب lxml
برای نصب lxml از pip استفاده کنید:
2. خواندن یک فایل XML
3. استخراج اطلاعات از یک فایل HTML
4. ساخت یک سند XML جدید
5. ویرایش یک سند XML
6. تبدیل XML به JSON
7. بررسی اعتبار سنجی XML با استفاده از یک DTD
8. جستجو در یک سند XML با XPath
9. استخراج لینکها از یک صفحه HTML
10. افزودن عناصر به یک سند XML
این کدها میتوانند در پروژههای مختلف برای پردازش و مدیریت اسناد XML و HTML مورد استفاده قرار گیرند.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#پایتون #lxml #برنامهنویسی #آموزش_پایتون #python
کتابخانه lxml یکی از قدرتمندترین ابزارها برای پردازش XML و HTML در پایتون است. در اینجا 10 کد کاربردی را با استفاده از این کتابخانه معرفی میکنیم:
1. نصب lxml
برای نصب lxml از pip استفاده کنید:
pip install lxml
2. خواندن یک فایل XML
from lxml import etree
tree = etree.parse('sample.xml')
root = tree.getroot()
print(etree.tostring(root, pretty_print=True))
3. استخراج اطلاعات از یک فایل HTML
from lxml import html
content = """
<html>
<body>
<h1>Sample Title</h1>
<p>This is a <b>sample</b> paragraph.</p>
</body>
</html>
"""
tree = html.fromstring(content)
title = tree.xpath('//h1/text()')[0]
print(f'Title: {title}')
4. ساخت یک سند XML جدید
from lxml import etree
root = etree.Element('root')
child = etree.SubElement(root, 'child')
child.text = 'This is a child element'
tree = etree.ElementTree(root)
tree.write('new_sample.xml', pretty_print=True)
5. ویرایش یک سند XML
tree = etree.parse('sample.xml')
root = tree.getroot()
for child in root:
if child.tag == 'target':
child.text = 'New text'
tree.write('edited_sample.xml', pretty_print=True)
6. تبدیل XML به JSON
import json
from lxml import etree
tree = etree.parse('sample.xml')
root = tree.getroot()
def etree_to_dict(t):
d = {t.tag: {} if t.attrib else None}
children = list(t)
if children:
dd = defaultdict(list)
for dc in map(etree_to_dict, children):
for k, v in dc.items():
dd[k].append(v)
d = {t.tag: {k: v[0] if len(v) == 1 else v for k, v in dd.items()}}
if t.attrib:
d[t.tag].update((k, v) for k, v in t.attrib.items())
if t.text:
text = t.text.strip()
if children or t.attrib:
if text:
d[t.tag]['text'] = text
else:
d[t.tag] = text
return d
json_data = json.dumps(etree_to_dict(root), indent=4)
print(json_data)
7. بررسی اعتبار سنجی XML با استفاده از یک DTD
dtd = etree.DTD('sample.dtd')
tree = etree.parse('sample.xml')
is_valid = dtd.validate(tree)
print(f'Is valid: {is_valid}')
8. جستجو در یک سند XML با XPath
tree = etree.parse('sample.xml')
root = tree.getroot()
elements = root.xpath('//target')
for elem in elements:
print(elem.text)
9. استخراج لینکها از یک صفحه HTML
from lxml import html
page = html.parse('sample.html')
links = page.xpath('//a/@href')
for link in links:
print(link)
10. افزودن عناصر به یک سند XML
tree = etree.parse('sample.xml')
root = tree.getroot()
new_elem = etree.Element('new_element')
new_elem.text = 'This is a new element'
root.append(new_elem)
tree.write('updated_sample.xml', pretty_print=True)
این کدها میتوانند در پروژههای مختلف برای پردازش و مدیریت اسناد XML و HTML مورد استفاده قرار گیرند.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#پایتون #lxml #برنامهنویسی #آموزش_پایتون #python
آموزش PyTest در پایتون – بخش اول
PyTest یکی از محبوبترین ابزارهای تست در پایتون است که به دلیل سادگی و قدرت زیادش مورد توجه قرار گرفته است. در این پست، به معرفی و آموزش استفاده از PyTest میپردازیم.
نصب PyTest
برای شروع کار با PyTest، ابتدا باید آن را نصب کنید. این کار بسیار ساده است و میتوانید با استفاده از pip آن را نصب کنید:
نوشتن اولین تست با PyTest
برای نوشتن تستها در PyTest، کافی است که توابع تست خود را با
در این مثال، دو تابع تست ساده نوشتهایم. برای اجرای این تستها، کافی است در خط فرمان دستور زیر را اجرا کنید:
PyTest به صورت خودکار فایلهای تست شما را پیدا کرده و آنها را اجرا میکند.
استفاده از pytest.fixture
در PyTest، میتوانید از قابلیت fixtures برای آمادهسازی پیششرطها و تمیز کردن بعد از تستها استفاده کنید. به مثال زیر توجه کنید:
در این مثال، یک fixture به نام
گزارشدهی PyTest
یکی از ویژگیهای قدرتمند PyTest، قابلیت گزارشدهی آن است. با استفاده از پلاگینها میتوانید گزارشهای مختلفی از نتایج تستها دریافت کنید. برای نصب پلاگین گزارشدهی، میتوانید از دستور زیر استفاده کنید:
سپس میتوانید با استفاده از دستور زیر، یک گزارش HTML از نتایج تستهای خود تولید کنید:
ادامه دارد...
در بخش دوم این آموزش، به مباحث پیشرفتهتری همچون پارامتری کردن تستها، تستهای مقیاسپذیر، و دیگر قابلیتهای قدرتمند PyTest خواهیم پرداخت.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#پایتون #PyTest #آموزش_پایتون #برنامهنویسی #تست_نرمافزار #python
PyTest یکی از محبوبترین ابزارهای تست در پایتون است که به دلیل سادگی و قدرت زیادش مورد توجه قرار گرفته است. در این پست، به معرفی و آموزش استفاده از PyTest میپردازیم.
نصب PyTest
برای شروع کار با PyTest، ابتدا باید آن را نصب کنید. این کار بسیار ساده است و میتوانید با استفاده از pip آن را نصب کنید:
pip install pytest
نوشتن اولین تست با PyTest
برای نوشتن تستها در PyTest، کافی است که توابع تست خود را با
test_
شروع کنید. به مثال زیر توجه کنید:# فایل test_sample.py
def test_addition():
assert 1 + 1 == 2
def test_subtraction():
assert 2 - 1 == 1
در این مثال، دو تابع تست ساده نوشتهایم. برای اجرای این تستها، کافی است در خط فرمان دستور زیر را اجرا کنید:
pytest
PyTest به صورت خودکار فایلهای تست شما را پیدا کرده و آنها را اجرا میکند.
استفاده از pytest.fixture
در PyTest، میتوانید از قابلیت fixtures برای آمادهسازی پیششرطها و تمیز کردن بعد از تستها استفاده کنید. به مثال زیر توجه کنید:
# فایل test_fixture.py
import pytest
@pytest.fixture
def sample_data():
return [1, 2, 3]
def test_sum(sample_data):
assert sum(sample_data) == 6
در این مثال، یک fixture به نام
sample_data
تعریف کردهایم که یک لیست از اعداد را برمیگرداند. این fixture به عنوان ورودی به تابع تست test_sum
ارسال میشود.گزارشدهی PyTest
یکی از ویژگیهای قدرتمند PyTest، قابلیت گزارشدهی آن است. با استفاده از پلاگینها میتوانید گزارشهای مختلفی از نتایج تستها دریافت کنید. برای نصب پلاگین گزارشدهی، میتوانید از دستور زیر استفاده کنید:
pip install pytest-html
سپس میتوانید با استفاده از دستور زیر، یک گزارش HTML از نتایج تستهای خود تولید کنید:
pytest --html=report.html
ادامه دارد...
در بخش دوم این آموزش، به مباحث پیشرفتهتری همچون پارامتری کردن تستها، تستهای مقیاسپذیر، و دیگر قابلیتهای قدرتمند PyTest خواهیم پرداخت.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#پایتون #PyTest #آموزش_پایتون #برنامهنویسی #تست_نرمافزار #python
آموزش PyTest در پایتون – بخش دوم
در بخش اول این آموزش، با نصب و نوشتن تستهای ساده با PyTest آشنا شدیم. در این بخش به مباحث پیشرفتهتر PyTest میپردازیم.
پارامتری کردن تستها
با استفاده از
در این مثال، تابع تست
اجرای تستهای مقیاسپذیر
PyTest قابلیت اجرای تستهای مقیاسپذیر و تستهای مختلف به صورت همزمان را دارد. برای این کار میتوانید از پلاگین
سپس میتوانید تستهای خود را به صورت موازی اجرا کنید:
این دستور تستها را در چهار پردازش موازی اجرا میکند، که باعث افزایش سرعت اجرای تستها میشود.
استفاده از Mock در PyTest
برای شبیهسازی رفتارهای مختلف در تستها، میتوانید از کتابخانه
در این مثال، یک شیء
تنظیمات و پیکربندی PyTest
PyTest به شما اجازه میدهد تنظیمات و پیکربندیهای مختلفی را اعمال کنید. با ایجاد یک فایل
در این مثال، یک تنظیم برای علامتگذاری تستهای کند و همچنین محدود کردن تعداد شکستها به دو تست اعمال کردهایم.
با این آموزش جامع، شما اکنون با مفاهیم و قابلیتهای اصلی PyTest آشنا شدهاید و میتوانید تستهای قدرتمندی برای پروژههای پایتون خود بنویسید.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#پایتون #PyTest #آموزش_پایتون #برنامهنویسی #تست_نرمافزار #
در بخش اول این آموزش، با نصب و نوشتن تستهای ساده با PyTest آشنا شدیم. در این بخش به مباحث پیشرفتهتر PyTest میپردازیم.
پارامتری کردن تستها
با استفاده از
pytest.mark.parametrize
میتوانید تستهای خود را برای مجموعهای از دادهها اجرا کنید:# فایل test_parametrize.py
import pytest
@pytest.mark.parametrize("input,expected", [
(1 + 1, 2),
(2 + 2, 4),
(3 + 3, 6),
])
def test_addition(input, expected):
assert input == expected
در این مثال، تابع تست
test_addition
برای هر جفت داده ورودی و خروجی اجرا میشود.اجرای تستهای مقیاسپذیر
PyTest قابلیت اجرای تستهای مقیاسپذیر و تستهای مختلف به صورت همزمان را دارد. برای این کار میتوانید از پلاگین
pytest-xdist
استفاده کنید:pip install pytest-xdist
سپس میتوانید تستهای خود را به صورت موازی اجرا کنید:
pytest -n 4
این دستور تستها را در چهار پردازش موازی اجرا میکند، که باعث افزایش سرعت اجرای تستها میشود.
استفاده از Mock در PyTest
برای شبیهسازی رفتارهای مختلف در تستها، میتوانید از کتابخانه
unittest.mock
استفاده کنید. به مثال زیر توجه کنید:# فایل test_mock.py
from unittest.mock import MagicMock
def test_mocking():
mock = MagicMock(return_value=10)
assert mock() == 10
در این مثال، یک شیء
MagicMock
ایجاد کردهایم که مقدار 10 را برمیگرداند. این شیء میتواند برای شبیهسازی توابع و متدها در تستها استفاده شود.تنظیمات و پیکربندی PyTest
PyTest به شما اجازه میدهد تنظیمات و پیکربندیهای مختلفی را اعمال کنید. با ایجاد یک فایل
pytest.ini
میتوانید تنظیمات دلخواه خود را اعمال کنید:# فایل pytest.ini
[pytest]
markers =
slow: mark a test as slow
addopts = --maxfail=2
در این مثال، یک تنظیم برای علامتگذاری تستهای کند و همچنین محدود کردن تعداد شکستها به دو تست اعمال کردهایم.
با این آموزش جامع، شما اکنون با مفاهیم و قابلیتهای اصلی PyTest آشنا شدهاید و میتوانید تستهای قدرتمندی برای پروژههای پایتون خود بنویسید.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#پایتون #PyTest #آموزش_پایتون #برنامهنویسی #تست_نرمافزار #
دانستنی جالب از ویندوز قابلحمل 🌟
آیا میدانستید که شما میتوانید نسخهای از ویندوز را به صورت قابلحمل (Portable) روی یک حافظه USB داشته باشید و آن را با خود به هر جایی ببرید؟ این قابلیت که به نام Windows To Go شناخته میشود، امکان بوت کردن ویندوز از روی یک USB drive را فراهم میکند.
با Windows To Go، میتوانید یک نسخه کامل از ویندوز را روی یک USB نصب کنید و با اتصال آن به هر کامپیوتری، محیط کاری شخصی خود را بدون نیاز به تنظیمات مجدد و نصب نرمافزارهای جدید راهاندازی کنید. این ویژگی به خصوص برای افرادی که نیاز به یک محیط کاری قابلحمل دارند یا برای افرادی که میخواهند یک نسخه پشتیبان از سیستم خود داشته باشند، بسیار مفید است.
ویژگیهای ویندوز قابلحمل:
1. قابلحمل بودن: تمامی تنظیمات و نرمافزارهای شما روی USB ذخیره میشود و میتوانید آن را با خود به هر مکانی ببرید.
2. امنیت: در صورت گم شدن یا دزدیده شدن USB، میتوانید از BitLocker برای رمزگذاری استفاده کنید.
3. انعطافپذیری: این قابلیت بر روی انواع مختلفی از سختافزارها کار میکند.
اما توجه داشته باشید که Microsoft Windows To Go در ویندوز 10 نسخه 2004 و بعد از آن پشتیبانی نمیشود. بنابراین، اگر از نسخههای قدیمیتر ویندوز استفاده میکنید، میتوانید از این قابلیت بهره ببرید.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#WindowsToGo #PortableWindows #TechFacts #WindowsTips
آیا میدانستید که شما میتوانید نسخهای از ویندوز را به صورت قابلحمل (Portable) روی یک حافظه USB داشته باشید و آن را با خود به هر جایی ببرید؟ این قابلیت که به نام Windows To Go شناخته میشود، امکان بوت کردن ویندوز از روی یک USB drive را فراهم میکند.
با Windows To Go، میتوانید یک نسخه کامل از ویندوز را روی یک USB نصب کنید و با اتصال آن به هر کامپیوتری، محیط کاری شخصی خود را بدون نیاز به تنظیمات مجدد و نصب نرمافزارهای جدید راهاندازی کنید. این ویژگی به خصوص برای افرادی که نیاز به یک محیط کاری قابلحمل دارند یا برای افرادی که میخواهند یک نسخه پشتیبان از سیستم خود داشته باشند، بسیار مفید است.
ویژگیهای ویندوز قابلحمل:
1. قابلحمل بودن: تمامی تنظیمات و نرمافزارهای شما روی USB ذخیره میشود و میتوانید آن را با خود به هر مکانی ببرید.
2. امنیت: در صورت گم شدن یا دزدیده شدن USB، میتوانید از BitLocker برای رمزگذاری استفاده کنید.
3. انعطافپذیری: این قابلیت بر روی انواع مختلفی از سختافزارها کار میکند.
اما توجه داشته باشید که Microsoft Windows To Go در ویندوز 10 نسخه 2004 و بعد از آن پشتیبانی نمیشود. بنابراین، اگر از نسخههای قدیمیتر ویندوز استفاده میکنید، میتوانید از این قابلیت بهره ببرید.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#WindowsToGo #PortableWindows #TechFacts #WindowsTips
۸ سایت مفید برای آموزشهای پایتون 🌟
اگر به دنبال یادگیری پایتون هستید، اینجا لیستی از ۸ سایت برتر ایرانی و خارجی که آموزشهای بسیار مفیدی ارائه میدهند، آورده شده است:
۱. Coursera 🌐
Coursera دورههای متنوعی در زمینه پایتون ارائه میدهد که توسط دانشگاهها و مؤسسات معتبر تدریس میشوند. شما میتوانید از دورههای مبتدی تا پیشرفته را در این سایت بیابید.
[بازدید از سایت Coursera]
۲. edX 🌐
edX نیز مانند Coursera، دورههای بسیار معتبری در زمینه پایتون ارائه میدهد که توسط دانشگاههای برتر جهان تدریس میشوند.
[بازدید از سایت edX]
۳. Codecademy 🌐
Codecademy یک پلتفرم تعاملی است که به شما امکان میدهد با انجام پروژهها و تمرینهای تعاملی، پایتون را به صورت عملی بیاموزید.
[بازدید از سایت Codecademy]
۴. Real Python 🌐
Real Python سایت بسیار کاملی برای آموزش پایتون است که مقالات، دورهها و ویدئوهای آموزشی را به همراه پروژههای عملی ارائه میدهد.
[بازدید از سایت Real Python]
۵. GeeksforGeeks 🌐
GeeksforGeeks مجموعهای از آموزشهای جامع پایتون را همراه با مثالهای متعدد ارائه میدهد که برای مبتدیان و حرفهایها مناسب است.
[بازدید از سایت GeeksforGeeks]
۶. ویدئوهای آموزشی فرادرس 🇮🇷
فرادرس یکی از بهترین منابع ایرانی برای یادگیری پایتون است که مجموعهای از دورههای جامع و تخصصی را در این زمینه ارائه میدهد.
[بازدید از سایت فرادرس]
۷. مکتبخونه 🇮🇷
مکتبخونه نیز دورههای متنوعی در زمینه پایتون ارائه میدهد که توسط اساتید برجسته تدریس میشوند.
[بازدید از سایت مکتبخونه]
۸. سایت توسینسو 🇮🇷
توسینسو یک سایت ایرانی دیگر است که آموزشهای جامع و کاربردی پایتون را در قالب ویدئوهای آموزشی ارائه میدهد.
[بازدید از سایت توسینسو]
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#Python #PythonLearning #OnlineCourses #Programming
اگر به دنبال یادگیری پایتون هستید، اینجا لیستی از ۸ سایت برتر ایرانی و خارجی که آموزشهای بسیار مفیدی ارائه میدهند، آورده شده است:
۱. Coursera 🌐
Coursera دورههای متنوعی در زمینه پایتون ارائه میدهد که توسط دانشگاهها و مؤسسات معتبر تدریس میشوند. شما میتوانید از دورههای مبتدی تا پیشرفته را در این سایت بیابید.
[بازدید از سایت Coursera]
۲. edX 🌐
edX نیز مانند Coursera، دورههای بسیار معتبری در زمینه پایتون ارائه میدهد که توسط دانشگاههای برتر جهان تدریس میشوند.
[بازدید از سایت edX]
۳. Codecademy 🌐
Codecademy یک پلتفرم تعاملی است که به شما امکان میدهد با انجام پروژهها و تمرینهای تعاملی، پایتون را به صورت عملی بیاموزید.
[بازدید از سایت Codecademy]
۴. Real Python 🌐
Real Python سایت بسیار کاملی برای آموزش پایتون است که مقالات، دورهها و ویدئوهای آموزشی را به همراه پروژههای عملی ارائه میدهد.
[بازدید از سایت Real Python]
۵. GeeksforGeeks 🌐
GeeksforGeeks مجموعهای از آموزشهای جامع پایتون را همراه با مثالهای متعدد ارائه میدهد که برای مبتدیان و حرفهایها مناسب است.
[بازدید از سایت GeeksforGeeks]
۶. ویدئوهای آموزشی فرادرس 🇮🇷
فرادرس یکی از بهترین منابع ایرانی برای یادگیری پایتون است که مجموعهای از دورههای جامع و تخصصی را در این زمینه ارائه میدهد.
[بازدید از سایت فرادرس]
۷. مکتبخونه 🇮🇷
مکتبخونه نیز دورههای متنوعی در زمینه پایتون ارائه میدهد که توسط اساتید برجسته تدریس میشوند.
[بازدید از سایت مکتبخونه]
۸. سایت توسینسو 🇮🇷
توسینسو یک سایت ایرانی دیگر است که آموزشهای جامع و کاربردی پایتون را در قالب ویدئوهای آموزشی ارائه میدهد.
[بازدید از سایت توسینسو]
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#Python #PythonLearning #OnlineCourses #Programming
Coursera
Coursera | Degrees, Certificates, & Free Online Courses
Learn new job skills in online courses from industry leaders like Google, IBM, & Meta. Advance your career with top degrees from Michigan, Penn, Imperial & more.
❤1
در پایتون، چه نتیجهای از اجرای کد زیر به دست میآید؟
Anonymous Poll
13%
[1] [] [3]
13%
[1, 3] [2] [1, 3]
63%
[1] [2] [3]
13%
[1, 3] [2] [1, 3, 3]
📚 آموزش رگرسیون خطی در پایتون بدون ماژولهای خارجی 📚
سلام دوستان! امروز میخوایم یاد بگیریم چطور یک الگوریتم رگرسیون خطی ساده رو بدون استفاده از هیچ ماژول خارجی در پایتون پیادهسازی کنیم. این آموزش برای کسانی که میخوان اصول پایه یادگیری ماشینی رو بفهمند بسیار مناسب هست.
1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانههای ضروری پایتون رو وارد کنیم. در اینجا فقط از کتابخانهی
2. تولید دادههای نمونه 🎲
برای تست الگوریتم، ابتدا دادههای نمونهای ایجاد میکنیم:
3. الگوریتم رگرسیون خطی 📈
حالا به پیادهسازی الگوریتم رگرسیون خطی میپردازیم. از روش حداقل مربعات استفاده میکنیم:
4. نمایش نتایج 📊
نتایج رو به صورت متنی نمایش میدهیم:
این کد، خط برازش رو با استفاده از دادههای تولید شده محاسبه میکنه و نتایج رو نمایش میده.
5. مزایا و کاربردهای رگرسیون خطی ✅
مزایا:
1. سادگی و سرعت: الگوریتم رگرسیون خطی به خاطر سادگی و سرعت بالا در محاسبات، بسیار محبوب است.
2. تفسیرپذیری: نتایج رگرسیون خطی به راحتی قابل تفسیر هستند؛ بهخصوص در مواردی که میخواهید تأثیر یک متغیر بر دیگری را بفهمید.
3. کمترین نیاز به منابع: این الگوریتم نیاز به منابع محاسباتی کمی دارد و به راحتی قابل پیادهسازی است.
کاربردها:
1. پیشبینی فروش: یکی از کاربردهای اصلی رگرسیون خطی، پیشبینی مقادیر فروش بر اساس تبلیغات یا عوامل دیگر است.
2. تحلیل ریسک مالی: در بخش مالی، رگرسیون خطی برای تحلیل ریسک و بازده سرمایهگذاریها مورد استفاده قرار میگیرد.
3. تحلیل دادههای بهداشتی: در حوزه بهداشت و درمان، این الگوریتم برای پیشبینی نتایج درمانها یا بررسی تأثیر عوامل مختلف بر سلامت بیماران استفاده میشود.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#یادگیری_ماشینی #رگرسیون_خطی #آموزش_پایتون #بدون_ماژول #کدنویسی #پایتون
سلام دوستان! امروز میخوایم یاد بگیریم چطور یک الگوریتم رگرسیون خطی ساده رو بدون استفاده از هیچ ماژول خارجی در پایتون پیادهسازی کنیم. این آموزش برای کسانی که میخوان اصول پایه یادگیری ماشینی رو بفهمند بسیار مناسب هست.
1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانههای ضروری پایتون رو وارد کنیم. در اینجا فقط از کتابخانهی
random
استفاده میکنیم:import random
2. تولید دادههای نمونه 🎲
برای تست الگوریتم، ابتدا دادههای نمونهای ایجاد میکنیم:
def generate_data(num_points):
data = []
for _ in range(num_points):
x = random.uniform(0, 10)
# خطی با نویز
y = 2 * x + 3 + random.uniform(-1, 1)
data.append((x, y))
return data
data = generate_data(100)
3. الگوریتم رگرسیون خطی 📈
حالا به پیادهسازی الگوریتم رگرسیون خطی میپردازیم. از روش حداقل مربعات استفاده میکنیم:
def linear_regression(data):
n = len(data)
sum_x = sum([x for x, _ in data])
sum_y = sum([y for _, y in data])
sum_xy = sum([x * y for x, y in data])
sum_x_squared = sum([x ** 2 for x, _ in data])
# محاسبه شیب (Slope) و عرض از مبدا (Intercept)
m = (n * sum_xy - sum_x * sum_y) / (n * sum_x_squared - sum_x ** 2)
b = (sum_y - m * sum_x) / n
return m, b
m, b = linear_regression(data)
print(f"خط برازش: y = {m:.2f}x + {b:.2f}")
4. نمایش نتایج 📊
نتایج رو به صورت متنی نمایش میدهیم:
# نمایش نتایج
print(f"شیب خط: {m:.2f}")
print(f"عرض از مبدا: {b:.2f}")
این کد، خط برازش رو با استفاده از دادههای تولید شده محاسبه میکنه و نتایج رو نمایش میده.
5. مزایا و کاربردهای رگرسیون خطی ✅
مزایا:
1. سادگی و سرعت: الگوریتم رگرسیون خطی به خاطر سادگی و سرعت بالا در محاسبات، بسیار محبوب است.
2. تفسیرپذیری: نتایج رگرسیون خطی به راحتی قابل تفسیر هستند؛ بهخصوص در مواردی که میخواهید تأثیر یک متغیر بر دیگری را بفهمید.
3. کمترین نیاز به منابع: این الگوریتم نیاز به منابع محاسباتی کمی دارد و به راحتی قابل پیادهسازی است.
کاربردها:
1. پیشبینی فروش: یکی از کاربردهای اصلی رگرسیون خطی، پیشبینی مقادیر فروش بر اساس تبلیغات یا عوامل دیگر است.
2. تحلیل ریسک مالی: در بخش مالی، رگرسیون خطی برای تحلیل ریسک و بازده سرمایهگذاریها مورد استفاده قرار میگیرد.
3. تحلیل دادههای بهداشتی: در حوزه بهداشت و درمان، این الگوریتم برای پیشبینی نتایج درمانها یا بررسی تأثیر عوامل مختلف بر سلامت بیماران استفاده میشود.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#یادگیری_ماشینی #رگرسیون_خطی #آموزش_پایتون #بدون_ماژول #کدنویسی #پایتون
👍1
📚 آموزش ساخت شبکه عصبی ساده در پایتون بدون ماژولهای خارجی 📚
سلام دوستان! امروز میخوایم یاد بگیریم چطور یک شبکه عصبی ساده رو بدون استفاده از هیچ ماژول خارجی در پایتون پیادهسازی کنیم. این آموزش برای کسانی که میخوان اصول پایه یادگیری عمیق رو بفهمند بسیار مناسب هست.
1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانههای ضروری پایتون رو وارد کنیم.
2. ایجاد توابع مورد نیاز 📋
برای پیادهسازی شبکه عصبی، نیاز به برخی توابع پایهای داریم:
تابع فعالسازی (سیگموید)
تولید دادههای نمونه 🎲
3. پیادهسازی شبکه عصبی 📈
ما یک شبکه عصبی ساده با یک لایه ورودی، یک لایه پنهان و یک لایه خروجی میسازیم.
تنظیمات شبکه عصبی
آموزش شبکه عصبی
4. تست شبکه عصبی 📊
حالا که شبکه عصبی آموزش دیده، میتونیم نتایج رو تست کنیم:
5. مزایا و کاربردهای شبکه عصبی ✅
مزایا:
1. قدرت پیشبینی بالا: شبکههای عصبی توانایی یادگیری روابط پیچیده و غیرخطی بین دادهها را دارند.
2. قابلیت یادگیری از دادهها: شبکههای عصبی میتوانند با استفاده از دادهها آموزش ببینند و بهبود پیدا کنند.
3. انعطافپذیری: شبکههای عصبی در انواع مختلف مسائل از جمله طبقهبندی، رگرسیون و شناسایی الگوها قابل استفاده هستند.
سلام دوستان! امروز میخوایم یاد بگیریم چطور یک شبکه عصبی ساده رو بدون استفاده از هیچ ماژول خارجی در پایتون پیادهسازی کنیم. این آموزش برای کسانی که میخوان اصول پایه یادگیری عمیق رو بفهمند بسیار مناسب هست.
1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانههای ضروری پایتون رو وارد کنیم.
import random
import math
2. ایجاد توابع مورد نیاز 📋
برای پیادهسازی شبکه عصبی، نیاز به برخی توابع پایهای داریم:
تابع فعالسازی (سیگموید)
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + math.exp(-x))
def sigmoid_derivative(x):
return x * (1 - x)
تولید دادههای نمونه 🎲
def generate_data(num_points):
data = []
for _ in range(num_points):
x = random.uniform(0, 1)
y = x + random.uniform(-0.1, 0.1)
data.append((x, y))
return data
data = generate_data(100)
3. پیادهسازی شبکه عصبی 📈
ما یک شبکه عصبی ساده با یک لایه ورودی، یک لایه پنهان و یک لایه خروجی میسازیم.
تنظیمات شبکه عصبی
input_layer_neurons = 1 # تعداد نورونهای ورودی
hidden_layer_neurons = 2 # تعداد نورونهای لایه پنهان
output_neurons = 1 # تعداد نورونهای خروجی
# وزنهای تصادفی اولیه
hidden_weights = [[random.uniform(-1, 1) for _ in range(input_layer_neurons)] for _ in range(hidden_layer_neurons)]
output_weights = [random.uniform(-1, 1) for _ in range(hidden_layer_neurons)]
آموزش شبکه عصبی
def train_neural_network(data, hidden_weights, output_weights, epochs=10000, learning_rate=0.1):
for _ in range(epochs):
for x, y in data:
# مرحلهی پیشرو
hidden_layer_input = [sum(x * w for x, w in zip([x], hw)) for hw in hidden_weights]
hidden_layer_output = [sigmoid(h) for h in hidden_layer_input]
output_layer_input = sum(h * w for h, w in zip(hidden_layer_output, output_weights))
predicted_output = sigmoid(output_layer_input)
# محاسبه خطا
error = y - predicted_output
# مرحلهی پسرو
output_gradient = error * sigmoid_derivative(predicted_output)
hidden_gradient = [output_gradient * w * sigmoid_derivative(h) for w, h in zip(output_weights, hidden_layer_output)]
# بهروزرسانی وزنها
output_weights = [w + learning_rate * output_gradient * h for w, h in zip(output_weights, hidden_layer_output)]
hidden_weights = [[w + learning_rate * hg * x for w in hw] for hw, hg in zip(hidden_weights, hidden_gradient)]
return hidden_weights, output_weights
hidden_weights, output_weights = train_neural_network(data, hidden_weights, output_weights)
4. تست شبکه عصبی 📊
حالا که شبکه عصبی آموزش دیده، میتونیم نتایج رو تست کنیم:
def predict(x, hidden_weights, output_weights):
hidden_layer_input = [sum(x * w for x, w in zip([x], hw)) for hw in hidden_weights]
hidden_layer_output = [sigmoid(h) for h in hidden_layer_input]
output_layer_input = sum(h * w for h, w in zip(hidden_layer_output, output_weights))
predicted_output = sigmoid(output_layer_input)
return predicted_output
test_data = [random.uniform(0, 1) for _ in range(10)]
predictions = [predict(x, hidden_weights, output_weights) for x in test_data]
print("تست دادهها و پیشبینیها:")
for x, p in zip(test_data, predictions):
print(f"ورودی: {x:.2f} => پیشبینی: {p:.2f}")
5. مزایا و کاربردهای شبکه عصبی ✅
مزایا:
1. قدرت پیشبینی بالا: شبکههای عصبی توانایی یادگیری روابط پیچیده و غیرخطی بین دادهها را دارند.
2. قابلیت یادگیری از دادهها: شبکههای عصبی میتوانند با استفاده از دادهها آموزش ببینند و بهبود پیدا کنند.
3. انعطافپذیری: شبکههای عصبی در انواع مختلف مسائل از جمله طبقهبندی، رگرسیون و شناسایی الگوها قابل استفاده هستند.
کاربردها:
1. تشخیص تصویر: یکی از مهمترین کاربردهای شبکههای عصبی در حوزه بینایی ماشین است.
2. پردازش زبان طبیعی: در تحلیل متون و تشخیص گفتار نیز از شبکههای عصبی استفاده میشود.
3. پیشبینی سریهای زمانی: در مسائل مالی و اقتصادی، شبکههای عصبی برای پیشبینی قیمتها و روندها کاربرد دارند.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #آموزش_پایتون #بدون_ماژول #کدنویسی #پایتون
1. تشخیص تصویر: یکی از مهمترین کاربردهای شبکههای عصبی در حوزه بینایی ماشین است.
2. پردازش زبان طبیعی: در تحلیل متون و تشخیص گفتار نیز از شبکههای عصبی استفاده میشود.
3. پیشبینی سریهای زمانی: در مسائل مالی و اقتصادی، شبکههای عصبی برای پیشبینی قیمتها و روندها کاربرد دارند.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #آموزش_پایتون #بدون_ماژول #کدنویسی #پایتون
📚 آموزش ساخت سیستم مکانیابی ساده (GPS) در پایتون بدون ماژولهای خارجی 📚
سلام دوستان! امروز میخوایم یاد بگیریم چطور یک سیستم مکانیابی ساده (GPS) رو بدون استفاده از هیچ ماژول خارجی در پایتون پیادهسازی کنیم. این آموزش برای کسانی که میخوان اصول پایه مکانیابی رو بفهمند بسیار مناسب هست.
1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانههای ضروری پایتون رو وارد کنیم.
2. ایجاد توابع مورد نیاز 📋
برای پیادهسازی سیستم GPS، نیاز به برخی توابع پایهای داریم:
محاسبه فاصله بین دو نقطه جغرافیایی با استفاده از فرمول هاروسین
تعیین موقعیت جغرافیایی ی **📍
فرض کنیم چند موقعیت جغرافیایی داریم و میخواهیم فاصله بین آنها را محاسبه کنیم.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#GPS #مکان_یابی #آموزش_پایتون #بدون_ماژول #کدنویسی #پایتون
سلام دوستان! امروز میخوایم یاد بگیریم چطور یک سیستم مکانیابی ساده (GPS) رو بدون استفاده از هیچ ماژول خارجی در پایتون پیادهسازی کنیم. این آموزش برای کسانی که میخوان اصول پایه مکانیابی رو بفهمند بسیار مناسب هست.
1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانههای ضروری پایتون رو وارد کنیم.
import math
2. ایجاد توابع مورد نیاز 📋
برای پیادهسازی سیستم GPS، نیاز به برخی توابع پایهای داریم:
محاسبه فاصله بین دو نقطه جغرافیایی با استفاده از فرمول هاروسین
def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):
R = 6371 # شعاع زمین به کیلومتر
dlat = math.radians(lat2 - lat1)
dlon = math.radians(lon2 - lon1)
a = math.sin(dlat / 2) ** 2 + math.cos(math.radians(lat1)) * math.cos(math.radians(lat2)) * math.sin(dlon / 2) ** 2
c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
distance = R * c
return distance
تعیین موقعیت جغرافیایی ی **📍
فرض کنیم چند موقعیت جغرافیایی داریم و میخواهیم فاصله بین آنها را محاسبه کنیم.
locations = {
"location1": (35.6892, 51.3890), # تهران
"location2": (34.0522, -118.2437), # لسآنجلس
"location3": (48.8566, 2.3522) # پاریس
}
def calculate_distances(locations):
distances = {}
keys = list(locations.keys())
for i in range(len(keys)):
for j in range(i + 1, len(keys)):
loc1, loc2 = keys[i], keys[j]
lat1, lon1 = locations[loc1]
lat2, lon2 = locations[loc2]
distance = haversine(lat1, lon1, lat2, lon2)
distances[(loc1, loc2)] = distance
return distances
distances = calculate_distances(locations)
for loc_pair, dist in distances.items():
print(f"فاصله بین {loc_pair[0]} و {loc_pair[1]}: {dist:.2f} کیلومتر")
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#GPS #مکان_یابی #آموزش_پایتون #بدون_ماژول #کدنویسی #پایتون
📚 آموزش ساخت رابطهای کاربری با XML در اپلیکیشن پایتون 📚
سلام دوستان! امروز میخوایم یاد بگیریم چطور یک رابط کاربری (UI) زیبا با استفاده از XML در اپلیکیشن پایتون بسازیم. این آموزش برای کسانی که میخوان اصول پایه ساخت رابطهای کاربری رو بفهمند بسیار مناسب هست.
1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانههای ضروری پایتون رو وارد کنیم. برای این کار از کتابخانه Kivy استفاده میکنیم. Kivy یک فریمورک پایتون برای ساخت رابطهای کاربری چند لمسی است.
نصب Kivy
برای نصب Kivy از دستور زیر استفاده کنید:
2. ایجاد فایل XML برای تعریف رابط کاربری 📋
یک فایل با نام
3. ایجاد فایل پایتون برای اتصال به رابط کاربری 📈
یک فایل پایتون با نام
4. اجرای برنامه 📊
برای اجرای برنامه، دستور زیر را در ترمینال اجرا کنید:
5. مزایا و کاربردهای استفاده از XML برای رابط کاربری ✅
مزایا:
1. جدا سازی کد رابط کاربری از منطق برنامه: این کار باعث میشود که کد برنامه خواناتر و نگهداری آن آسانتر شود.
2. سادگی و سرعت: XML یک زبان نشانهگذاری ساده است که به سرعت میتوان رابطهای کاربری پیچیده را با آن ساخت.
3. پشتیبانی از چند پلتفرم: Kivy از چند پلتفرم مختلف پشتیبانی میکند و رابط کاربری ساخته شده با آن در سیستمعاملهای مختلف قابل اجرا است.
کاربردها:
1. ساخت اپلیکیشنهای موبایل: Kivy برای ساخت اپلیکیشنهای موبایل بسیار مناسب است.
2. ساخت اپلیکیشنهای دسکتاپ: این فریمورک همچنین برای ساخت اپلیکیشنهای دسکتاپ با رابط کاربری زیبا و کارآمد استفاده میشود.
3. اپلیکیشنهای چند لمسی: Kivy به طور خاص برای ساخت اپلیکیشنهای چند لمسی طراحی شده است و در دستگاههایی که از این قابلیت پشتیبانی میکنند، عملکرد بسیار خوبی دارد.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#رابط_کاربری #XML #Kivy #آموزش_پایتون #کدنویسی #پایتون
سلام دوستان! امروز میخوایم یاد بگیریم چطور یک رابط کاربری (UI) زیبا با استفاده از XML در اپلیکیشن پایتون بسازیم. این آموزش برای کسانی که میخوان اصول پایه ساخت رابطهای کاربری رو بفهمند بسیار مناسب هست.
1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانههای ضروری پایتون رو وارد کنیم. برای این کار از کتابخانه Kivy استفاده میکنیم. Kivy یک فریمورک پایتون برای ساخت رابطهای کاربری چند لمسی است.
نصب Kivy
برای نصب Kivy از دستور زیر استفاده کنید:
pip install kivy
2. ایجاد فایل XML برای تعریف رابط کاربری 📋
یک فایل با نام
myapp.kv
ایجاد کنید و کد زیر را در آن قرار دهید:BoxLayout:
orientation: 'vertical'
Label:
text: 'سلام دنیا!'
font_size: 32
Button:
text: 'کلیک کن'
font_size: 24
on_press: app.button_pressed()
3. ایجاد فایل پایتون برای اتصال به رابط کاربری 📈
یک فایل پایتون با نام
main.py
ایجاد کنید و کد زیر را در آن قرار دهید:import kivy
from kivy.app import App
from kivy.uix.boxlayout import BoxLayout
class MyBoxLayout(BoxLayout):
pass
class MyApp(App):
def build(self):
return MyBoxLayout()
def button_pressed(self):
print("دکمه کلیک شد!")
if __name__ == '__main__':
MyApp().run()
4. اجرای برنامه 📊
برای اجرای برنامه، دستور زیر را در ترمینال اجرا کنید:
python main.py
5. مزایا و کاربردهای استفاده از XML برای رابط کاربری ✅
مزایا:
1. جدا سازی کد رابط کاربری از منطق برنامه: این کار باعث میشود که کد برنامه خواناتر و نگهداری آن آسانتر شود.
2. سادگی و سرعت: XML یک زبان نشانهگذاری ساده است که به سرعت میتوان رابطهای کاربری پیچیده را با آن ساخت.
3. پشتیبانی از چند پلتفرم: Kivy از چند پلتفرم مختلف پشتیبانی میکند و رابط کاربری ساخته شده با آن در سیستمعاملهای مختلف قابل اجرا است.
کاربردها:
1. ساخت اپلیکیشنهای موبایل: Kivy برای ساخت اپلیکیشنهای موبایل بسیار مناسب است.
2. ساخت اپلیکیشنهای دسکتاپ: این فریمورک همچنین برای ساخت اپلیکیشنهای دسکتاپ با رابط کاربری زیبا و کارآمد استفاده میشود.
3. اپلیکیشنهای چند لمسی: Kivy به طور خاص برای ساخت اپلیکیشنهای چند لمسی طراحی شده است و در دستگاههایی که از این قابلیت پشتیبانی میکنند، عملکرد بسیار خوبی دارد.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#رابط_کاربری #XML #Kivy #آموزش_پایتون #کدنویسی #پایتون
📚 آموزش الگوریتمی برای حل مسائل پیچیده ریاضی در پایتون 📚
سلام دوستان! امروز میخوایم یاد بگیریم چطور یک الگوریتم برای حل مسائل پیچیده ریاضی رو در پایتون پیادهسازی کنیم. این آموزش برای کسانی که میخوان اصول پایه حل مسائل ریاضی با استفاده از الگوریتمها رو بفهمند بسیار مناسب هست.
1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانههای ضروری پایتون رو وارد کنیم. برای این کار از کتابخانهی
نصب numpy
برای نصب
2. ایجاد توابع مورد نیاز 📋
برای حل مسائل پیچیده ریاضی، نیاز به برخی توابع پایهای داریم. در اینجا الگوریتمی برای حل معادلات خطی با استفاده از روش گاوس-ژردن (Gaussian Elimination) رو پیادهسازی میکنیم.
حل معادلات خطی با استفاده از روش گاوس-ژردن
3. تست الگوریتم 📈
حالا که الگوریتم رو پیادهسازی کردیم، میتونیم اون رو تست کنیم.
تعریف ماتریس A و بردار b
4. مزایا و کاربردهای استفاده از الگوریتم گاوس-ژردن ✅
مزایا:
1. دقت بالا: روش گاوس-ژردن دقت بالایی در حل معادلات خطی دارد.
2. سرعت: این الگوریتم نسبت به روشهای دیگر برای حل سیستمهای خطی سریعتر عمل میکند.
3. سادگی پیادهسازی: الگوریتم گاوس-ژردن ساده و قابل فهم است و پیادهسازی آن پیچیدگی زیادی ندارد.
کاربردها:
1. حل مسائل فیزیک و مهندسی: این الگوریتم در حل مسائل مختلف فیزیک و مهندسی که به حل سیستمهای خطی نیاز دارند، استفاده میشود.
2. بهینهسازی: در بسیاری از مسائل بهینهسازی، حل معادلات خطی ضروری است و این الگوریتم کاربرد دارد.
3. مدلسازی مالی: در تحلیلهای مالی و اقتصادی برای مدلسازی و پیشبینی از این الگوریتم استفاده میشود.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#حل_مسائل_ریاضی #گاوس_ژردن #آموزش_پایتون #کدنویسی #پایتون #الگوریتم
سلام دوستان! امروز میخوایم یاد بگیریم چطور یک الگوریتم برای حل مسائل پیچیده ریاضی رو در پایتون پیادهسازی کنیم. این آموزش برای کسانی که میخوان اصول پایه حل مسائل ریاضی با استفاده از الگوریتمها رو بفهمند بسیار مناسب هست.
1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانههای ضروری پایتون رو وارد کنیم. برای این کار از کتابخانهی
math
و numpy
استفاده میکنیم.نصب numpy
برای نصب
numpy
از دستور زیر استفاده کنید:pip install numpy
2. ایجاد توابع مورد نیاز 📋
برای حل مسائل پیچیده ریاضی، نیاز به برخی توابع پایهای داریم. در اینجا الگوریتمی برای حل معادلات خطی با استفاده از روش گاوس-ژردن (Gaussian Elimination) رو پیادهسازی میکنیم.
حل معادلات خطی با استفاده از روش گاوس-ژردن
import numpy as np
def gaussian_elimination(A, b):
n = len(b)
M = A
for i in range(n):
M[i] = M[i] / M[i, i]
b[i] = b[i] / M[i, i]
for j in range(i + 1, n):
ratio = M[j, i]
M[j] = M[j] - ratio * M[i]
b[j] = b[j] - ratio * b[i]
x = np.zeros(n)
for i in range(n - 1, -1, -1):
x[i] = b[i] - np.dot(M[i, i + 1:], x[i + 1:])
return x
3. تست الگوریتم 📈
حالا که الگوریتم رو پیادهسازی کردیم، میتونیم اون رو تست کنیم.
تعریف ماتریس A و بردار b
A = np.array([[2, 1, -1],
[-3, -1, 2],
[-2, 1, 2]], dtype=float)
b = np.array([8, -11, -3], dtype=float)
solution = gaussian_elimination(A, b)
print("راهحل معادلات:")
print(solution)
4. مزایا و کاربردهای استفاده از الگوریتم گاوس-ژردن ✅
مزایا:
1. دقت بالا: روش گاوس-ژردن دقت بالایی در حل معادلات خطی دارد.
2. سرعت: این الگوریتم نسبت به روشهای دیگر برای حل سیستمهای خطی سریعتر عمل میکند.
3. سادگی پیادهسازی: الگوریتم گاوس-ژردن ساده و قابل فهم است و پیادهسازی آن پیچیدگی زیادی ندارد.
کاربردها:
1. حل مسائل فیزیک و مهندسی: این الگوریتم در حل مسائل مختلف فیزیک و مهندسی که به حل سیستمهای خطی نیاز دارند، استفاده میشود.
2. بهینهسازی: در بسیاری از مسائل بهینهسازی، حل معادلات خطی ضروری است و این الگوریتم کاربرد دارد.
3. مدلسازی مالی: در تحلیلهای مالی و اقتصادی برای مدلسازی و پیشبینی از این الگوریتم استفاده میشود.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#حل_مسائل_ریاضی #گاوس_ژردن #آموزش_پایتون #کدنویسی #پایتون #الگوریتم
Telegram
Python3
🎓 آموزش و پروژههای Python
آموزشهای کاربردی و پروژههای عملی Python برای همه سطوح. 🚀
آموزشهای کاربردی و پروژههای عملی Python برای همه سطوح. 🚀
📚 آموزش ساخت یک الگوریتم یادگیری ماشینی پیچیده با PyTorch در پایتون 📚
سلام دوستان! امروز میخوایم یاد بگیریم چطور یک الگوریتم یادگیری ماشینی پیچیده رو با استفاده از کتابخانه PyTorch در پایتون پیادهسازی کنیم. این آموزش برای کسانی که میخوان اصول پایه و پیشرفته یادگیری ماشینی رو بفهمند بسیار مناسب هست.
1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانههای ضروری پایتون و PyTorch رو وارد کنیم.
نصب PyTorch
برای نصب PyTorch از دستور زیر استفاده کنید:
2. آمادهسازی دادهها 📋
در این آموزش از مجموعه دادههای MNIST استفاده میکنیم که شامل تصاویر دستنویس اعداد 0 تا 9 است.
3. تعریف شبکه عصبی پیچیده 📈
در اینجا یک شبکه عصبی پیچیده شامل چندین لایه کانولوشن (CNN) و لایههای کاملاً متصل (Fully Connected) تعریف میکنیم.
4. تعریف تابع هزینه و بهینهساز 📉
ما از تابع هزینه CrossEntropy و بهینهساز Adam استفاده میکنیم.
5. آموزش شبکه عصبی 📊
در اینجا شبکه عصبی رو برای چندین ایپاک (epoch) آموزش میدهیم.
6. ارزیابی مدل 📏
حالا که مدل آموزش دیده، باید آن را با دادههای تست ارزیابی کنیم.
7. مزایا و کاربردهای استفاده از PyTorch برای یادگیری ماشینی ✅
مزایا:
1. سهولت استفاده: PyTorch دارای API ساده و قابل فهم است که یادگیری و استفاده از آن را آسان میکند.
2. انعطافپذیری: PyTorch به کاربر اجازه میدهد که به راحتی مدلهای پیچیده و سفارشی را پیادهسازی کند.
3. پشتیبانی از GPU: PyTorch از پردازشگرهای گرافیکی (GPU) برای تسریع محاسبات استفاده میکند.
کاربردها:
1. پردازش تصویر: PyTorch به طور گسترده در مسائل پردازش تصویر و بینایی ماشین استفاده میشود.
سلام دوستان! امروز میخوایم یاد بگیریم چطور یک الگوریتم یادگیری ماشینی پیچیده رو با استفاده از کتابخانه PyTorch در پایتون پیادهسازی کنیم. این آموزش برای کسانی که میخوان اصول پایه و پیشرفته یادگیری ماشینی رو بفهمند بسیار مناسب هست.
1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانههای ضروری پایتون و PyTorch رو وارد کنیم.
نصب PyTorch
برای نصب PyTorch از دستور زیر استفاده کنید:
pip install torch torchvision
2. آمادهسازی دادهها 📋
در این آموزش از مجموعه دادههای MNIST استفاده میکنیم که شامل تصاویر دستنویس اعداد 0 تا 9 است.
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
# تعریف تبدیلها
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
# دانلود و بارگذاری مجموعه دادههای آموزشی و تست
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32, shuffle=True)
testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32, shuffle=False)
3. تعریف شبکه عصبی پیچیده 📈
در اینجا یک شبکه عصبی پیچیده شامل چندین لایه کانولوشن (CNN) و لایههای کاملاً متصل (Fully Connected) تعریف میکنیم.
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class ComplexCNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(ComplexCNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
net = ComplexCNN()
4. تعریف تابع هزینه و بهینهساز 📉
ما از تابع هزینه CrossEntropy و بهینهساز Adam استفاده میکنیم.
import torch.optim as optim
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)
5. آموزش شبکه عصبی 📊
در اینجا شبکه عصبی رو برای چندین ایپاک (epoch) آموزش میدهیم.
for epoch in range(5): # تعداد ایپاکها
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 100 == 99:
print(f'[Epoch {epoch + 1}, Batch {i + 1}] loss: {running_loss / 100:.3f}')
running_loss = 0.0
print('آموزش تمام شد')
6. ارزیابی مدل 📏
حالا که مدل آموزش دیده، باید آن را با دادههای تست ارزیابی کنیم.
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print(f'دقت مدل بر روی دادههای تست: {100 * correct / total:.2f}%')
7. مزایا و کاربردهای استفاده از PyTorch برای یادگیری ماشینی ✅
مزایا:
1. سهولت استفاده: PyTorch دارای API ساده و قابل فهم است که یادگیری و استفاده از آن را آسان میکند.
2. انعطافپذیری: PyTorch به کاربر اجازه میدهد که به راحتی مدلهای پیچیده و سفارشی را پیادهسازی کند.
3. پشتیبانی از GPU: PyTorch از پردازشگرهای گرافیکی (GPU) برای تسریع محاسبات استفاده میکند.
کاربردها:
1. پردازش تصویر: PyTorch به طور گسترده در مسائل پردازش تصویر و بینایی ماشین استفاده میشود.
Telegram
Python3
🎓 آموزش و پروژههای Python
آموزشهای کاربردی و پروژههای عملی Python برای همه سطوح. 🚀
آموزشهای کاربردی و پروژههای عملی Python برای همه سطوح. 🚀
2. پردازش زبان طبیعی: برای تحلیل و مدلسازی متون و زبان طبیعی، PyTorch بسیار کارآمد است.
3. تحقیقات علمی: PyTorch در تحقیقات علمی و آکادمیک به دلیل انعطافپذیری بالا و پشتیبانی از محاسبات پیچیده، بسیار محبوب است.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#یادگیری_ماشینی #PyTorch #آموزش_پایتون #شبکه_عصبی #کدنویسی #پایتون #الگوریتم_پیچیده
3. تحقیقات علمی: PyTorch در تحقیقات علمی و آکادمیک به دلیل انعطافپذیری بالا و پشتیبانی از محاسبات پیچیده، بسیار محبوب است.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#یادگیری_ماشینی #PyTorch #آموزش_پایتون #شبکه_عصبی #کدنویسی #پایتون #الگوریتم_پیچیده
Telegram
Python3
🎓 آموزش و پروژههای Python
آموزشهای کاربردی و پروژههای عملی Python برای همه سطوح. 🚀
آموزشهای کاربردی و پروژههای عملی Python برای همه سطوح. 🚀
📚 دانستنی مفید: یادگیری ماشینی و شبکههای عصبی 📚
سلام دوستان! امروز میخوایم درباره یک موضوع بسیار جذاب و مهم در دنیای تکنولوژی صحبت کنیم: یادگیری ماشینی و شبکههای عصبی. یادگیری ماشینی یکی از زیرشاخههای هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان میدهد بدون برنامهریزی صریح، از دادهها یاد بگیرند و تصمیمگیری کنند.
1. یادگیری ماشینی چیست؟ 🤖
یادگیری ماشینی (Machine Learning) شاخهای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان میدهد با استفاده از دادهها، الگوها را شناسایی کنند و بدون نیاز به برنامهریزی صریح، بهبود یابند. به عبارت دیگر، کامپیوترها با استفاده از الگوریتمها و مدلها، از دادهها یاد میگیرند و میتوانند تصمیمگیری کنند.
2. شبکههای عصبی چیست؟ 🧠
شبکههای عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) مدلهایی هستند که الهام گرفته از ساختار و عملکرد مغز انسان هستند. این شبکهها از لایههای مختلفی از نورونها تشکیل شدهاند که به هم متصل هستند و اطلاعات را پردازش میکنند. شبکههای عصبی به طور گسترده در مسائل پیچیده مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و بازیهای رایانهای استفاده میشوند.
3. کاربردهای یادگیری ماشینی و شبکههای عصبی 🌐
1. تشخیص تصویر 📸
یادگیری ماشینی و شبکههای عصبی در تشخیص و طبقهبندی تصاویر بسیار موفق عمل کردهاند. این فناوریها در سیستمهای تشخیص چهره، خودروهای خودران و تحلیل تصاویر پزشکی استفاده میشوند.
2. پردازش زبان طبیعی 🗣️
در پردازش زبان طبیعی (NLP)، یادگیری ماشینی و شبکههای عصبی برای ترجمه زبان، تشخیص گفتار، تولید متن و تحلیل احساسات استفاده میشوند.
3. بازیهای رایانهای 🎮
یادگیری ماشینی و شبکههای عصبی در توسعه بازیهای رایانهای برای ایجاد شخصیتهای هوشمند و بهبود تجربه کاربری استفاده میشوند.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#یادگیری_ماشینی #شبکه_عصبی #هوش_مصنوعی #آموزش_پایتون #تکنولوژی #دانستنی
سلام دوستان! امروز میخوایم درباره یک موضوع بسیار جذاب و مهم در دنیای تکنولوژی صحبت کنیم: یادگیری ماشینی و شبکههای عصبی. یادگیری ماشینی یکی از زیرشاخههای هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان میدهد بدون برنامهریزی صریح، از دادهها یاد بگیرند و تصمیمگیری کنند.
1. یادگیری ماشینی چیست؟ 🤖
یادگیری ماشینی (Machine Learning) شاخهای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان میدهد با استفاده از دادهها، الگوها را شناسایی کنند و بدون نیاز به برنامهریزی صریح، بهبود یابند. به عبارت دیگر، کامپیوترها با استفاده از الگوریتمها و مدلها، از دادهها یاد میگیرند و میتوانند تصمیمگیری کنند.
2. شبکههای عصبی چیست؟ 🧠
شبکههای عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) مدلهایی هستند که الهام گرفته از ساختار و عملکرد مغز انسان هستند. این شبکهها از لایههای مختلفی از نورونها تشکیل شدهاند که به هم متصل هستند و اطلاعات را پردازش میکنند. شبکههای عصبی به طور گسترده در مسائل پیچیده مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و بازیهای رایانهای استفاده میشوند.
3. کاربردهای یادگیری ماشینی و شبکههای عصبی 🌐
1. تشخیص تصویر 📸
یادگیری ماشینی و شبکههای عصبی در تشخیص و طبقهبندی تصاویر بسیار موفق عمل کردهاند. این فناوریها در سیستمهای تشخیص چهره، خودروهای خودران و تحلیل تصاویر پزشکی استفاده میشوند.
2. پردازش زبان طبیعی 🗣️
در پردازش زبان طبیعی (NLP)، یادگیری ماشینی و شبکههای عصبی برای ترجمه زبان، تشخیص گفتار، تولید متن و تحلیل احساسات استفاده میشوند.
3. بازیهای رایانهای 🎮
یادگیری ماشینی و شبکههای عصبی در توسعه بازیهای رایانهای برای ایجاد شخصیتهای هوشمند و بهبود تجربه کاربری استفاده میشوند.
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#یادگیری_ماشینی #شبکه_عصبی #هوش_مصنوعی #آموزش_پایتون #تکنولوژی #دانستنی
👍2
📚 آموزش ساخت و تلفیق سیستم AI در برنامه پایتون 📚
سلام دوستان! امروز میخوایم یک سیستم هوش مصنوعی (AI) رو با استفاده از PyTorch بسازیم و سپس اون رو در یک برنامه پایتون تلفیق کنیم. این آموزش برای کسانی که میخوان اصول پیادهسازی و استفاده از هوش مصنوعی در برنامههای کاربردی رو بفهمند بسیار مناسب هست.
1. تنظیمات اولیه 🛠️
نصب PyTorch
برای نصب PyTorch از دستور زیر استفاده کنید:
2. آمادهسازی دادهها 📋
در این آموزش از مجموعه دادههای MNIST استفاده میکنیم که شامل تصاویر دستنویس اعداد 0 تا 9 است.
3. تعریف مدل AI 📈
یک شبکه عصبی پیچیده برای تشخیص اعداد دستنویس تعریف میکنیم.
4. تعریف تابع هزینه و بهینهساز 📉
ما از تابع هزینه CrossEntropy و بهینهساز Adam استفاده میکنیم.
5. آموزش مدل AI 📊
شبکه عصبی رو برای چندین ایپاک (epoch) آموزش میدهیم.
6. ذخیره مدل آموزشدیده شده 💾
مدل آموزشدیده شده رو ذخیره میکنیم تا در برنامه کاربردی از آن استفاده کنیم.
7. بارگذاری مدل و استفاده از آن در برنامه کاربردی 📱
حالا یک برنامه پایتون جدید ایجاد میکنیم که شامل یک رابط کاربری ساده برای استفاده از مدل AI است. این برنامه با استفاده از کتابخانه
ساخت رابط کاربری با tkinter
سلام دوستان! امروز میخوایم یک سیستم هوش مصنوعی (AI) رو با استفاده از PyTorch بسازیم و سپس اون رو در یک برنامه پایتون تلفیق کنیم. این آموزش برای کسانی که میخوان اصول پیادهسازی و استفاده از هوش مصنوعی در برنامههای کاربردی رو بفهمند بسیار مناسب هست.
1. تنظیمات اولیه 🛠️
نصب PyTorch
برای نصب PyTorch از دستور زیر استفاده کنید:
pip install torch torchvision
2. آمادهسازی دادهها 📋
در این آموزش از مجموعه دادههای MNIST استفاده میکنیم که شامل تصاویر دستنویس اعداد 0 تا 9 است.
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
# تعریف تبدیلها
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
# دانلود و بارگذاری مجموعه دادههای آموزشی و تست
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32, shuffle=True)
testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32, shuffle=False)
3. تعریف مدل AI 📈
یک شبکه عصبی پیچیده برای تشخیص اعداد دستنویس تعریف میکنیم.
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class ComplexNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(ComplexNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
net = ComplexNN()
4. تعریف تابع هزینه و بهینهساز 📉
ما از تابع هزینه CrossEntropy و بهینهساز Adam استفاده میکنیم.
import torch.optim as optim
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)
5. آموزش مدل AI 📊
شبکه عصبی رو برای چندین ایپاک (epoch) آموزش میدهیم.
for epoch in range(5): # تعداد ایپاکها
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 100 == 99:
print(f'[Epoch {epoch + 1}, Batch {i + 1}] loss: {running_loss / 100:.3f}')
running_loss = 0.0
print('آموزش تمام شد')
6. ذخیره مدل آموزشدیده شده 💾
مدل آموزشدیده شده رو ذخیره میکنیم تا در برنامه کاربردی از آن استفاده کنیم.
torch.save(net.state_dict(), 'model.pth')
7. بارگذاری مدل و استفاده از آن در برنامه کاربردی 📱
حالا یک برنامه پایتون جدید ایجاد میکنیم که شامل یک رابط کاربری ساده برای استفاده از مدل AI است. این برنامه با استفاده از کتابخانه
tkinter
یک رابط کاربری گرافیکی (GUI) ایجاد میکند.ساخت رابط کاربری با tkinter
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from PIL import Image, ImageTk, ImageOps
import torch
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np
# تعریف مدل و بارگذاری وزنهای آموزشدیده شده
class ComplexNN(nn.Module):
init__init__(self):
super(ComplexNNinit__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
net = ComplexNN()
net.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
net.eval()
# تعریف تبدیلها
transform = transforms.Compose([
transforms.Grayscale(num_output_channels=1),
transforms.Resize((28, 28)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
# ساخت برنامه tkinter
class AIApp:
def init(self, root):
self.root = root
self.root.title("AI Number Recognizer")
self.label = tk.Label(root, text="Load an image to recognize the number")
self.label.pack()
self.button = tk.Button(root, text="Load Image", command=self.load_image)
self.button.pack()
self.canvas = tk.Canvas(root, width=200, height=200)
self.canvas.pack()
self.result_label = tk.Label(root, text="")
self.result_label.pack()
def load_image(self):
file_path = filedialog.askopenfilename()
if file_path:
image = Image.open(file_path)
self.show_image(image)
number = self.predict_number(image)
self.result_label.config(text=f"Predicted Number: {number}")
def show_image(self, image):
image = ImageOps.fit(image, (200, 200), Image.ANTIALIAS)
photo = ImageTk.PhotoImage(image)
self.canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=photo)
self.canvas.image = photo
def predict_number(self, image):
image = transform(image).unsqueeze(0)
output = net(image)
_, predicted = torch.max(output.data, 1)
return predicted.item()
root = tk.Tk()
app = AIApp(root)
root.mainloop()
8. توضیحات تکمیلی 📚
این برنامه یک شبکه عصبی پیچیده برای تشخیص اعداد دستنویس ساخته شده با PyTorch را در یک رابط کاربری ساده با استفاده از tkinter تلفیق میکند. کاربران میتوانند یک تصویر دستنویس از عددی را بارگذاری کرده و برنامه به طور خودکار عدد موجود در تصویر را تشخیص میدهد.
مزایا و کاربردهای استفاده از این سیستم AI ✅
1. بهبود دقت: استفاده از شبکه عصبی پیچیده دقت بالایی در تشخیص اعداد دستنویس دارد.
2. انعطافپذیری: میتوان مدل را برای تشخیص اشیاء و الگوهای دیگر آموزش داد.
3. سهولت استفاده: رابط کاربری ساده به کاربران امکان میدهد به راحتی از مدل استفاده کنند
🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻
#یادگیری_ماشینی #شبکه_عصبی #هوش_مصنوعی #آموزش_پایتون #PyTorch #AI #کدنویسی #پایتون #الگوریتم
Telegram
Python3
🎓 آموزش و پروژههای Python
آموزشهای کاربردی و پروژههای عملی Python برای همه سطوح. 🚀
آموزشهای کاربردی و پروژههای عملی Python برای همه سطوح. 🚀
👍2