NumPy کتابخانه ای برای زبان برنامه نویسی پایتون است که پشتیبانی از آرایه ها و ماتریس های بزرگ و چند بعدی را به همراه مجموعه بزرگی از توابع ریاضی سطح بالا برای کار بر روی این آرایه ها اضافه می کند.

NumPy، که مخفف Numerical Python است، یک کتابخانه پایه برای محاسبات در پایتون می‌باشد. از زمان تأسیس، این کتابخانه به یکی از اجزای اصلی در زمینه‌های مختلفی که نیاز به محاسبات عددی دارند، از جمله علم داده و یادگیری ماشین تبدیل شده است. این مقاله به بررسی NumPy، ویژگی‌های اصلی آن و طیف گسترده‌ای از کاربردهای آن می‌پردازد.

NumPy چیست؟

NumPy یک کتابخانه متن‌باز است که برای تسهیل عملیات عددی در پایتون طراحی شده است. این کتابخانه از آرایه‌ها و ماتریس‌های بزرگ و چند بعدی پشتیبانی می‌کند و مجموعه‌ای از توابع ریاضی را برای انجام این عملیات فراهم می‌آورد. کارایی NumPy از پیاده‌سازی آن به زبان C نشأت می‌گیرد که به عملیات‌ها اجازه می‌دهد سریع و با حداقل سربار اجرا شوند که همین امر باعث اختلاف زیادی در سرعت اجرا شده است.

ویژگی‌های اصلی NumPy

1. آرایه‌های چند بعدی: در قلب NumPy، ndarray یا آرایه‌های n-بعدی قرار دارد. این ساختار داده قدرتمند می‌تواند بردارها، ماتریس‌ها و حتی مجموعه داده‌ها با ابعاد بالاتر را نمایش دهد. از جمله عملیات قابل پشتیبانی توسط این ساختار می‌توان به برش، ایندکس‌گذاری و انواع محاسبات ریاضی اشاره کرد.
2. توابع ریاضی:NumPy  شامل مجموعه‌ای از توابع ریاضی برای عملیات روی آرایه‌ها است، از جمله جبر خطی، تحلیل آماری، تبدیلات فوریه و تولید اعداد تصادفی.
3. پخش:(Broadcasting)  این ویژگی به NumPy اجازه می‌دهد تا عملیات‌های عنصر به عنصر را بر روی آرایه‌هایی با ابعاد مختلف انجام دهد.
4. یکپارچگی درNumPy: این کتابخانه امکان یکپارچگی با کدهای C/C++ و Fortran را فراهم.
5. کارایی: عملیات‌های NumPy بسیار سریع‌تر از عملیات‌های معادل آن‌ها در پایتون خام اجرا می‌شوند. این امر در اصل به لطف پیاده‌سازی این کتابخانه بر اساس C و استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌شده است.
6. قابلیت همکاری :NumPy این کتابخانه با سایر کتابخانه‌های پایتون مانند SciPy، Pandas، Matplotlib و TensorFlow  به خوبی هماهنگ است و آن را به ابزاری غیرقابل جایگزین در اکوسیستم پایتون تبدیل می‌کند.

کاربردهای  NumPy

تنوع و عملکرد NumPy آن را برای طیف وسیعی از کاربردها مناسب می‌سازد. در اینجا برخی از زمینه‌های کلیدی که NumPy به طور گسترده در آنها استفاده می‌شود، آورده شده است:

1.     علم داده و تحلیل

در علم داده، دستکاری و تحلیل داده‌ها بسیار حیاتی است. NumPy پایه‌ای برای این وظایف فراهم می‌کند و امکان مدیریت کارآمد مجموعه داده‌های بزرگ را فراهم می‌سازد. عملیات‌هایی مانند فیلتر کردن و تبدیل داده‌ها، با NumPy به صورت ساده و سریع تر انجام می‌شوند.

مثال توصیف آماری:

2.     یادگیری ماشین (Machine Learning):

الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیاز به محاسبات عددی فشرده‌ای دارند، به ویژه عملیات‌های جبر خطی. NumPy ابزارهای لازم برای پیاده‌سازی این الگوریتم‌ها را به صورت کارآمدی فراهم می‌کند.

مثال رگرسیون خطی:

3.     محاسبات علمی (Scientific Computing):

در تحقیقات علمی، شبیه‌سازی‌ها و آزمایش‌ها اغلب شامل محاسبات پیچیده ریاضی هستند. قابلیت‌های NumPy در مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و انجام عملیات‌های ریاضی سطح بالا، آن را به ابزاری بی‌بدیل برای دانشمندان و پژوهشگران تبدیل کرده است.

مثال حل معادلات دیفرانسیل:

4.     پردازش سیگنال

NumPy، همراه با کتابخانه‌هایی مانند SciPy، برای وظایف پردازش سیگنال مانند فیلتر کردن، تبدیل سیگنال و استخراج ویژگی استفاده می‌شود. این وظایف در زمینه‌هایی مانند پردازش صوت، مخابرات و تحلیل سیگنال‌های زیست‌پزشکی بسیار حیاتی هستند.

مثال تبدیل فوریه سریع (FFT):

5.     تحلیل مالی

در حوزه مالی، NumPy برای تحلیل داده‌ها، انجام تحقیقات کمی و توسعه مدل‌های مالی استفاده می‌شود. وظایفی مانند بهینه‌سازی پورتفولیو، تحلیل ریسک و قیمت‌گذاری به شدت به محاسبات عددی وابسته هستند.

مثال شبیه‌سازی مونت کارلو برای قیمت‌گذاری:

6.     پردازش تصویر

NumPy همچنین در وظایف پردازش تصویر، مانند ویرایش تصویر، فیلتر کردن و استخراج ویژگی استفاده می‌شود. کتابخانه‌هایی مانند OpenCV و scikit-image بر پایه NumPy ساخته شده‌اند و قابلیت‌های جامعی در پردازش تصویر فراهم می‌کنند.

مثال پردازش تصویر:

7.     تحلیل آماری

محاسبات آماری، از جمله توزیع‌های احتمال، آزمون فرضیات و مدل‌سازی آماری، می‌توانند با استفاده از NumPy به صورت کارآمد پیاده سازی شوند.

مثال تولید نمونه‌های تصادفی:

NumPy یک کتابخانه قدرتمند و همه‌کاره است که ستون فقرات محاسبات عددی در پایتون را تشکیل می‌دهد. رویکرد مبتنی بر آرایه های چند بعدی آن و مجموعه جامع توابع ریاضی، آن را برای طیف وسیعی از کاربردها از علم داده و یادگیری ماشین تا تحقیقات علمی و تحلیل مالی ضروری می‌سازد. چه مبتدی باشید و چه توسعه‌دهنده‌ای باتجربه، تسلط بر NumPy برای بهره‌گیری کامل از پتانسیل پایتون در محاسبات عددی ضروری است.