10 سوال اساسی که باید هنگام شروع با دستکاری داده NumPy بپرسید

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
با پرسیدن این 10 سوال ضروری، دستکاری داده های NumPy را شروع کنید. اصول، توابع، و بهترین شیوه ها برای تجزیه و تحلیل موثر داده ها را درک کنید.

شروع با دستکاری داده های NumPy می تواند طاقت فرسا باشد، اما پرسیدن سوالات درست می تواند شما را در مسیر موفقیت قرار دهد.

در زیر 10 سوال ضروری است که به شما کمک می کند اصول اساسی را درک کنید، عملکردهای کلیدی را یاد بگیرید و بهترین شیوه ها را برای تجزیه و تحلیل کارآمد داده ها مسلط کنید.

1. NumPy چیست و چرا مهم است؟

NumPy، کوتاه شده برای پایتون عددی، کتابخانه ای است که برای محاسبات عددی استفاده می شود. پشتیبانی از آرایه‌ها و ماتریس‌های چند بعدی بزرگ، همراه با مجموعه‌ای از توابع ریاضی برای کار بر روی این آرایه‌ها را ارائه می‌دهد.

این امر آن را به سنگ بنای دستکاری داده ها در پایتون تبدیل می کند، به ویژه برای کارهایی که شامل مجموعه داده های بزرگ و محاسبات پیچیده ریاضی است.

2. چگونه NumPy را نصب کنم؟

قبل از اینکه بتوانید از NumPy استفاده کنید، باید آن را نصب کنید. می توانید NumPy را با استفاده از pip، نصب کننده بسته Python، با دستور زیر به راحتی نصب کنید:

pip install numpy

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

برای کسانی که از Anaconda استفاده می کنند، NumPy معمولاً گنجانده شده است، اما می توانید آن را از طریق Anaconda Navigator یا با استفاده از:

conda install numpy

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

3. چگونه آرایه های NumPy ایجاد کنم؟

شما می توانید آرایه هایی از لیست های پایتون با استفاده از np.array() تابع. در اینجا یک مثال است:

import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

شما همچنین می توانید ماتریس ایجاد کنید و از توابعی مانند استفاده کنید np.zeros()، np.ones()، و np.arange() برای انواع مختلف آرایه ها

4. عملیات اساسی که می توانم روی آرایه های NumPy انجام دهم چیست؟

NumPy از عملیات های مختلفی پشتیبانی می کند که می توانید روی آرایه ها انجام دهید. این شامل:

عملیات حسابی: جمع، تفریق، ضرب و تقسیم.

توابع مجموع: جمع، میانگین، حداکثر، حداقل و غیره

دستکاری آرایه: تغییر شکل، الحاق، تقسیم.

مثلا:

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
result = array1 + array2 # [5, 7, 9]

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

5. چگونه می توانم به عناصر موجود در آرایه های NumPy دسترسی داشته باشم و آنها را تغییر دهم؟

دسترسی و اصلاح عناصر آرایه در NumPy ساده است. شما می توانید از نمایه سازی و برش مانند لیست های پایتون استفاده کنید. برای مثال:

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
element = array[0] # Access first element
array[1] = 10 # Modify second element

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

برای آرایه های چند بعدی، می توانید از چند شاخص استفاده کنید:

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
element = matrix[0, 1] # Access element in first row, second column
matrix[1, 2] = 9 # Modify element in second row, third column

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

6. توابع جهانی (ufuncs) چیست و چگونه کار می کنند؟

توابع جهانی یا ufuncs یکی از ویژگی های اصلی NumPy هستند. آنها عملیات عنصر عاقلانه را روی آرایه ها انجام می دهند و شما را قادر می سازند تا توابع را در عناصر آرایه به طور موثر اعمال کنید.

مثالها عبارتند از np.add()، np.multiply()، np.sin()، و بیشتر.

array = np.array([0, np.pi / 2, np.pi])
result = np.sin(array) # [0.0, 1.0, 0.0]

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

7. چگونه می توانم مقادیر گمشده یا NaN را در NumPy مدیریت کنم؟

مقادیر از دست رفته می تواند در تجزیه و تحلیل داده ها مشکل ساز باشد. NumPy فراهم می کند np.nan برای نشان دادن مقادیر گمشده و توابعی مانند np.isnan() برای شناسایی آنها شما همچنین می توانید از توابعی مانند استفاده کنید np.nan_to_num() برای جایگزینی NaNs با یک مقدار مشخص.

array = np.array([1, 2, np.nan, 4])
clean_array = np.nan_to_num(array) # [1.0, 2.0, 0.0, 4.0]

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

8. بهترین روش ها برای عملیات کارآمد آرایه NumPy چیست؟

کارایی کلید دستکاری داده ها است. برخی از بهترین شیوه ها عبارتند از:

برداری – اجتناب از حلقه های صریح و استفاده از عملیات بردار.

# Example with Explicit Loop
import numpy as np

# Create an array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Use a loop to add 1 to each element
result = np.zeros_like(arr)
for i in range(len(arr)):
result[i] = arr[i] + 1

print(result)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

#Vectorized Version
import numpy as np

# Create an array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Use vectorized operation to add 1 to each element
result = arr + 1

print(result)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

عملیات در محل – اصلاح آرایه ها به طور مستقیم برای ذخیره حافظه.

# Example without In-Place Operation
import numpy as np

# Create an array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Create a new array with modified values
result = arr * 2

print(result)
print(arr) # Original array remains unchanged

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

#In-Place Version
import numpy as np

# Create an array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Modify the original array in-place
arr *= 2

print(arr) # Original array is modified

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

پخش – استفاده از توانایی NumPy برای انجام عملیات روی آرایه های اشکال مختلف

# Example without Broadcasting
import numpy as np

# Create a 2D array and a 1D array
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
vector = np.array([1, 2, 3])

# Use a loop to add the vector to each row of the matrix
result = np.zeros_like(matrix)
for i in range(matrix.shape[0]):
result[i, :] = matrix[i, :] + vector

print(result)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

#With Broadcasting
import numpy as np

# Create a 2D array and a 1D array
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
vector = np.array([1, 2, 3])

# Use broadcasting to add the vector to each row of the matrix
result = matrix + vector

print(result)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

9. چگونه می توانم آرایه های NumPy را ذخیره و بارگیری کنم؟

ذخیره و بارگذاری داده ها برای ماندگاری داده ها بسیار مهم است. NumPy توابعی مانند np.save() و np.load() برای فایل های باینری و np.savetxt() و np.loadtxt() برای فایل های متنی

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.save(‘array.npy’, array)
loaded_array = np.load(‘array.npy’)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

10. چگونه می توانم NumPy را با کتابخانه های دیگر ادغام کنم؟

NumPy با بسیاری از کتابخانه های پایتون دیگر مانند Pandas، Matplotlib و SciPy یکپارچه کار می کند. این ادغام امکان تجزیه و تحلیل داده ها، تجسم و محاسبات علمی پیشرفته را فراهم می کند. به عنوان مثال، تبدیل یک آرایه NumPy به یک Pandas DataFrame ساده است:

import pandas as pd
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
df = pd.DataFrame(array, columns=[‘A’, ‘B’, ‘C’])

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

با پرسیدن این ده سوال اساسی، پایه ای قوی ایجاد خواهید کرد که به شما امکان می دهد وظایف پیچیده تری تجزیه و تحلیل داده ها را به طور موثر انجام دهید.

ادغام NumPy با کتابخانه های دیگر، کاربرد آن را بیشتر افزایش می دهد و آن را به ابزاری ضروری در جعبه ابزار دانشمند داده تبدیل می کند.

pip install numpy

conda install numpy

import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
result = array1 + array2  # [5, 7, 9]

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
element = array[0]  # Access first element
array[1] = 10       # Modify second element

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
element = matrix[0, 1]  # Access element in first row, second column
matrix[1, 2] = 9        # Modify element in second row, third column

array = np.array([0, np.pi / 2, np.pi])
result = np.sin(array)  # [0.0, 1.0, 0.0]

array = np.array([1, 2, np.nan, 4])
clean_array = np.nan_to_num(array)  # [1.0, 2.0, 0.0, 4.0]

# Example with Explicit Loop
import numpy as np

# Create an array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Use a loop to add 1 to each element
result = np.zeros_like(arr)
for i in range(len(arr)):
    result[i] = arr[i] + 1

print(result)

#Vectorized Version
import numpy as np

# Create an array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Use vectorized operation to add 1 to each element
result = arr + 1

print(result)

# Example without In-Place Operation
import numpy as np

# Create an array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Create a new array with modified values
result = arr * 2

print(result)
print(arr)  # Original array remains unchanged

#In-Place Version
import numpy as np

# Create an array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Modify the original array in-place
arr *= 2

print(arr)  # Original array is modified

# Example without Broadcasting
import numpy as np

# Create a 2D array and a 1D array
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
vector = np.array([1, 2, 3])

# Use a loop to add the vector to each row of the matrix
result = np.zeros_like(matrix)
for i in range(matrix.shape[0]):
    result[i, :] = matrix[i, :] + vector

print(result)

#With Broadcasting
import numpy as np

# Create a 2D array and a 1D array
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
vector = np.array([1, 2, 3])

# Use broadcasting to add the vector to each row of the matrix
result = matrix + vector

print(result)

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.save('array.npy', array)
loaded_array = np.load('array.npy')

import pandas as pd
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
df = pd.DataFrame(array, columns=['A', 'B', 'C'])