منذ يوم
أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :
وصف NumPy هي مكتبة خارجية ذات مستوى أساسي في لغة Python تُستخدم للعمليات الرياضية المعقدة. يتغلب NumPy على عمليات التنفيذ الأبطأ باستخدام كائنات المصفوفة متعددة الأبعاد. يحتوي على وظائف مدمجة لمعالجة المصفوفات. يمكننا تحويل الخوارزميات المختلفة إلى وظائف يمكن تطبيقها على المصفوفات. يحتوي NumPy على تطبيقات لا تقتصر على نفسه فقط. إنها مكتبة متنوعة للغاية ولديها مجموعة واسعة من التطبيقات في قطاعات أخرى. يمكن استخدام Numpy مع علوم البيانات وتحليل البيانات والتعلم الآلي. وهي أيضًا قاعدة لمكتبات بايثون الأخرى. تستخدم هذه المكتبات الوظائف الموجودة في NumPy لزيادة قدراتها.تقدم هذه الدورة التدريبية معظم مفهوم NumPy - مكتبة python الرقمية. سوف تتعلم المواضيع التالية: 1) إنشاء المصفوفات باستخدام Numpy في Python2) الوصول إلى المصفوفات باستخدام Numpy في Python3) العثور على أبعاد المصفوفة باستخدام Numpy في Python4) الفهرسة السلبية للمصفوفات باستخدام Numpy في Python5) تقطيع المصفوفة باستخدام Numpy في Python6) التحقق من نوع بيانات المصفوفة باستخدام Numpy في Python7) نسخ مصفوفة باستخدام Numpy في Python8) التكرار عبر المصفوفات باستخدام Numpy في Python9) شكل المصفوفات باستخدام Numpy في Python10) إعادة تشكيل المصفوفات باستخدام Numpy في Python11) الانضمام إلى المصفوفات باستخدام Numpy في Python12) تقسيم المصفوفة باستخدام Numpy في Python13) فرز المصفوفة باستخدام Numpy في Python14) البحث في المصفوفة باستخدام Numpy في Python15) تصفية مصفوفة باستخدام Numpy في Python16) إنشاء مصفوفة عشوائية باستخدام Numpy في Python
المصفوفات في Numpy تعادل القوائم في python. مثل القوائم في لغة بايثون، فإن مصفوفات Numpy عبارة عن مجموعات متجانسة من العناصر. الميزة الأكثر أهمية لمصفوفات NumPy هي أنها متجانسة بطبيعتها. وهذا ما يميزهم عن صفائف بايثون. ويحافظ على توحيد العمليات الرياضية التي لن تكون ممكنة مع العناصر غير المتجانسة. فائدة أخرى لاستخدام مصفوفات NumPy هي أن هناك عددًا كبيرًا من الوظائف التي تنطبق على هذه المصفوفات. لا يمكن تنفيذ هذه الوظائف عند تطبيقها على مصفوفات بايثون بسبب طبيعتها غير المتجانسة.
تعلم سعيدسوريندرا فارما بيريشيرلا
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); احصل على قسيمة إذا لم يتم فتح القسيمة، قم بتعطيل Adblock، أو جرب متصفحًا آخر.
ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:
(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)
يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)
0 تعليقات
تسجيل دخول