آموزش پرکاربردترین کتابخانه های پایتون | Numpy,sympy,matplot

کتابخانه های کاربردی پایتون Numpy,sympy,matplot

 در این مجموعه آموزشی با سه تا از کتابخانه های کاربردی پایتون آشنا می شوید. کتابخانه numpy، مخفف Numerical Python، کتابخانه ای است متشکل از اشیا  آرایه ای چند بعدی و مجموعه ای از توابع ها برای کار با  آرایه ها هست. در واقع کتابخانه numpy  جایگزین خوبی برای زبان برنامه نویسی matlab می باشد.

کتابخانه  Matplotlib  بهترین کتابخانه پایتون برای به تصویر کشیدن داده ها می باشد و می توان نمودارهای مختلف را با آن رسم کرد.

 همچنین کتابخانه SymPy امکان محاسبات سمبولیک و کار با متغیر ها را فراهم می‌آورد. این کتابخانه قابلیت کارهای حساب دیفرانسیل مانند محاسبه حد، مشتق و انتگرال، حل معادلات و کار بر روی ماتریس‌ها را بصورت پارامتری انجام داد.

در دوره کتابخانه های پایتون چه می آموزید ؟

 در این مجموعه آموزشی با سه تا از کتابخانه های کاربردی پایتون آشنا می شوید. کتابخانه numpy، مخفف Numerical Python، کتابخانه ای است متشکل از اشیا  آرایه ای چند بعدی و مجموعه ای از توابع ها برای کار با  آرایه ها هست. در واقع کتابخانه numpy  جایگزین خوبی برای زبان برنامه نویسی matlab می باشد.

این دوره چه بازارکاری دارد ؟

از آنجایی که پایتون بعنوان یکی از زبان های برتر برنامه نویسی شناخته می شود، به همان نسبت نیز از بازار کار بزرگی برخوردار می باشد. چندسکویی پایتون باعث شده است تا برنامه نویسان زیادی برای پروژه های خود از آن استفاده کنند

پیش نیازهای این دوره چیست ؟

آشنایی مقدماتی با زبان برنامه نویسی پایتون

سرفصل های دوره آموزش Matplotlib :

1. آموزش رسم نمودار ساده در matplotlib
2. ماژول pylab در matplotlib
3. رابط شی گرایی در matplotlib
4. تنظمیات منحنی و محور ها در matplotlib
5. رسم چند نمودار در matplotlib
6. رسم نمودار های مختلف در matplotlib
7. کار با متن، تصاویر و عبارت ریاضی در matplotlib

این دوره برای چه کسانی مناسب است ؟

• افرادی که با برنامه نویسی آشنایی دارند اما میخواهند به زبان قدرتمند پایتون مهاجرت کنند میتوانند از این دوره بهره ببرند و با کتابخانه های پایتون آشنا شوند.مهم ترین مخاطب این دوره علاقه مندان به برنامه نویسی و افرادی هستند که پایتون را برای قدرتی که در زمینه ی یادگیری ماشین به سبب پکیج های کاربردی اش دارد انتخاب کرده اند.

چه نرم افزارهایی در این دوره استفاده شده است ؟

در این اموزش از نرم افزار Jupyter Notebook استفاده شده است .

برای دانلود Jupyter Notebook  اینجا کلیک کنید.

کتابخانه numpy چیست؟

NumPy یکی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین کتابخانه‌های پایتون است که برای کار با آرایه‌ها و داده‌های عددی به کار می‌رود. این کتابخانه امکانات قدرتمندی را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد تا به راحتی با داده‌های عددی و ماتریسی کار کنند.

برخی از ویژگی‌های اصلی NumPy عبارتند از:

• آرایه‌های چندبعدی: NumPy امکان ساخت و کار با آرایه‌های چندبعدی (مانند ماتریس‌ها) را فراهم می‌کند.
• عملیات ریاضی سریع: NumPy امکان انجام عملیات ریاضی پیچیده (مانند جمع، ضرب، معکوس، تعیین‌کننده و غیره) را روی آرایه‌ها به طور بسیار سریع و کارآمد فراهم می‌کند.
• کارایی بالا: NumPy با استفاده از کد بهینه‌شده در زبان C، عملیات را به طور چشمگیری سریع‌تر از پایتون خام انجام می‌دهد.
• ابزارهای پردازش سیگنال: NumPy دارای ابزارهای پردازش سیگنال قدرتمند است که برای کار با داده‌های سری‌زمانی، فیلترهای سیگنال و غیره مناسب است.
• یکپارچگی با سایر کتابخانه‌ها: NumPy به خوبی با سایر کتابخانه‌های محبوب پایتون مانند Pandas، Matplotlib، SciPy و دیگران یکپارچه است.

کتابخانه Matplotlib چیست؟

Matplotlib یکی از محبوب‌ترین و قدرتمندترین کتابخانه‌های پایتون برای ایجاد انواع نمودارها و گرافیک‌های داده‌ای است. برخی از ویژگی‌های اصلی این کتابخانه عبارتند از:

• ایجاد انواع نمودارها: Matplotlib امکان ایجاد انواع مختلف نمودارها را فراهم می‌کند، مانند نمودارهای خطی، ستونی، پراکندگی، دایره‌ای، هیستوگرام و غیره.
• سفارشی‌سازی: Matplotlib به راحتی قابل سفارشی‌سازی است و توسعه‌دهندگان می‌توانند ظاهر، رنگ‌ها، برچسب‌ها و دیگر جنبه‌های نمودار را تنظیم کنند.
• یکپارچگی با NumPy: کتابخانه Matplotlib به خوبی با کتابخانه NumPy یکپارچه است و می‌تواند به راحتی از داده‌های عددی NumPy برای ایجاد نمودارها استفاده کند.
• خروجی‌های متنوع: Matplotlib می‌تواند نمودارها را در قالب‌های متنوعی مانند PNG، JPEG، PDF، SVG و غیره ذخیره کند.
• سازگاری با محیط‌های دیگر: Matplotlib به خوبی با محیط‌های مختلف مانند Jupyter Notebook، Web‌ها و غیره سازگار است.

کتابخانه SymPy چیست؟

SymPy یک کتابخانه قدرتمند و کامل دیگر برای محاسبات نمادی (symbolic computation) در پایتون است. برخی از ویژگی‌های SymPy عبارتند از:

• محاسبات نمادی: SymPy امکان انجام محاسبات نمادی پیچیده را فراهم می‌کند، مانند محاسبه مشتق، انتگرال، حل معادلات، تجزیه به اعداد اول و غیره.
• آنالیز ریاضی: SymPy دارای ابزارهای قدرتمندی برای انجام انواع آنالیزهای ریاضی مانند حساب دیفرانسیل و انتگرال، جبر خطی، هندسه و غیره است.
• مدل‌سازی فیزیکی: SymPy می‌تواند برای مدل‌سازی و حل مسائل فیزیکی مانند مکانیک کلاسیک، الکترومغناطیس و دینامیک سیالات استفاده شود.
• قابلیت توسعه: SymPy یک کتابخانه متن باز است و توسعه‌دهندگان می‌توانند ماژول‌های جدید را به آن اضافه کنند.
• سازگاری با Jupyter Notebook: کتابخانه SymPy به خوبی با محیط Jupyter Notebook یکپارچه است و امکان نمایش نتایج محاسبات نمادی را در قالب متن، فرمول و نمودار فراهم می‌کند.

شما می توانید انتقادات، نظرات و پیشنهاد های خود در مورد این دوره را در بخش نظرات سایت با ما به اشتراک بگذارید.