آموزش numpy

روش های دستکاری آرایه در numpy

NumPy یکی از کتابخانه‌های قدرتمند و پرکاربرد در زبان برنامه‌نویسی پایتون است که به‌طور ویژه برای انجام محاسبات علمی و کار با داده‌های عددی طراحی شده است. این کتابخانه با ارائه ساختار داده‌ای به نام آرایه (Array)، امکان انجام عملیات […]

np.zeros در numpy

np.zeros در numpy یک تابع است که یک آرایه با ابعاد مشخص را ایجاد می‌کند و همه عناصر آن را با مقدار صفر پر می‌کند. سینتکس np.zeros(shape, dtype=float, order=’C’) است که: shape: ابعاد آرایه مورد نظر را مشخص می‌کند. می‌تواند […]

np.ones در numpy

NumPy یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین کتابخانه‌های پایتون برای انجام محاسبات علمی و کار با داده‌های عددی است. این کتابخانه به دلیل سرعت بالا و قابلیت‌های گسترده‌اش، به عنوان ابزاری ضروری در حوزه‌هایی مانند علم داده، یادگیری ماشین، پردازش تصویر […]

چگونه دو آرایه numpy را با هم ترکیب کنیم؟

برای اتصال دو آرایه numpy می‌توان از تابع numpy.concatenate() استفاده کرد. این تابع دو یا چند آرایه را به هم متصل می‌کند و یک آرایه جدید ایجاد می‌کند. به عنوان مثال، فرض کنید دو آرایه numpy به نام های arr1 […]

چگونه یک آرایه numpy را فیلتر کنیم؟

برای فیلتر کردن یک آرایه numpy می‌توانید از شرطی که بر روی آن برقرار می‌شود استفاده کنید. برای این کار، ابتدا یک شرط برای فیلترینگ تعریف کرده و سپس از آن شرط به عنوان فیلتر استفاده کنید. برای مثال، فرض […]

چگونه یک آرایه numpy را مرتب کنیم؟

برای مرتب کردن یک آرایه numpy، می‌توانید از تابع numpy.sort() استفاده کنید. این تابع به صورت پیش‌فرض، آرایه را به صورت نزولی مرتب می‌کند. اگر می‌خواهید آرایه را به صورت صعودی مرتب کنید، می‌توانید از پارامتر optional به نام kind […]

چگونه عناصر را از یک آرایه numpy حذف کنیم؟

برای حذف عناصر از یک آرایه numpy، می‌توانید از تابع numpy.delete() استفاده کنید. این تابع یک آرایه جدید با حذف عناصر مشخص شده از آرایه قبلی ایجاد می‌کند. می‌توانید این تابع را با سه آرگومان صدا بزنید: آرایه قبلی، شاخص […]

چگونه یک آرایه در numpy ایجاد کنیم؟

در زبان برنامه‌نویسی Python، کتابخانه NumPy به شما این امکان را می‌دهد تا با آرایه‌های چندبعدی کار کنید. اینجا چند روش رایج برای ایجاد آرایه‌ها با استفاده از NumPy آورده شده است: 1. ایجاد آرایه از یک لیست: import numpy […]

تفاوت بین reshape و resize در numpy چیست؟

هر دو متد numpy.reshape() و numpy.resize() برای تغییر اندازه آرایه NumPy استفاده می شوند. تفاوت بین آنها این است که reshape() آرایه اصلی را تغییر نمی دهد، بلکه فقط آرایه تغییر یافته را برمی گرداند، در حالی که متد resize() […]

مقدمه ای بر NumPy در پایتون

NumPy کار با آرایه ها را آسان می کند. اگر با پایتون کار می کنید، دانستن برخی از اصول اولیه NumPy نیز برایتان مفید است. این کتابخانه برای کار با آرایه ها بسیار مفید است، به دلیل سرعت و کارآمدی […]