نمباي

نمباي (بالإنجليزية: نمباي) هي إضافة على لغة البرمجة بايثون، تٌستخدم للتعامل مع المصفوفات الكبيرة والحقول متعددة المستوى، وكذلك توفر مكتبة كبيرة من الاقترانات الرياضية عالية المستوى للعمل على هذه الحقول والمصفوفات.[3][4][5] فكرة نمباي جاءت من الإضافة جيم هوغنن والتي كانت في الأساس مطورة من قِبَل جيم هيوجيونين. وفي عام 2005 قام ترافياس أوليفانت بإنشاء نمباي بميزات ال Numeric وبإضافات واسعة عليها. يٌذكر أن نمباي هي من البرمجيات مفتوحة المصدر.

NumPy
معلومات عامة
نوع
Technical computing
نظام التشغيل
النموذج المصدري
المطور الأصلي
Travis Oliphant
المطورون
Community project
موقع الويب
معلومات تقنية
ضمان الجودة
لغة البرمجة
الإصدار الأول
Numeric, 1995 (1995); NumPy, 2006 (2006)
الإصدار الأخير
1.9.2
المستودع
الرخصة
الملفات المقروءة
  • NumPy data (en)
الملفات المنتجة
  • NumPy data (en)

الخواص

نمباي يقوم بتنفيذ أوامره من خلال مترجم سي بايثون، وبالتالي فإن الخوارزميات الرياضية المكتوبة بهذا الإصدار من بايثون غالباً يتم تنفيذها بشكل أبطأ. يقوم نمباي بالتغلب على هذه المشكلة من خلال تزويد حقول متعددة المستوى وإقترانات تتعامل بكفائة مع هذه الحقول. لذلك فإن أي خوارزمية يمكن كتابتها على شكل إقتران على مصفوفات أو حقول متعددة المستوى، يمكن أن تتم بنفس السرعة كما لو أنها مكتوبة بلغة سي. استخدام نمباي في بايثون يعطي وظائف مماثلة مثل الوظائف الموجودة في ماتلاب، وكلاهما يسمح للمستخدم بكتابة برامج بسرعة، لطالما أن هذه البرامج تعمل على الحقول أو المصفوفات.

الحقول متعددة المستويات ndarray

الجوهر الأساسي لنمباي هي الحقول متعددة المستويات (ndarray: n-dimensional array). بالمقارنة مع الحقول الموجودة مسبقاً في بايثون (محتوياتها ليست من نفس النوع)، فإن ال ndarray تحوي على محتويات من نفس النوع(مثلاً عدد صحيح أو نص).

أمثلة

إنشاء حقل

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> x
array([1, 2, 3])
>>> y = np.arange(10) # مثل الاقتران نفسه في بايثون ولكن يعطي حقل كمٌخرج
>>> y
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

العمليات الأساسية

>>> a = np.array([1, 2, 3, 6])
>>> b = np.linspace(0, 2, 4) # يقوم بإنشاء حقل من أربع نقاط تبدأ ب 0 وتنتهي ب 2
>>> c = a - b
>>> c
array([ 1. , 1.33333333, 1.66666667, 4. ])
>>> a**2
array([ 1, 4, 9, 36])

إقترانات

>>> a = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
>>> b = np.sin(a)
>>> c = np.cos(a)

جبر خطي

>>> from numpy.random import rand
>>> from numpy.linalg import solve, inv
>>> a = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 6.7], [5, 9.0, 5]])
>>> a.transpose()
array([[1. , 3. , 5. ],
       [ 2. ,  4. ,  9. ],
       [ 3. ,  6.7,  5.]])
>>> inv(a)
array([[-2.27683616, 0.96045198, 0.07909605],
       [ 1.04519774, -0.56497175,  0.1299435 ],
       [ 0.39548023,  0.05649718, -0.11299435]])
>>> b = np.array([3, 2, 1])
>>> solve(a, b) # solve the equation ax = b
array([-4.83050847, 2.13559322, 1.18644068])
>>> c = rand(3, 3) # create a 3x3 random matrix
>>> c
array([[3.98732789, 2.47702609, 4.71167924],
       [  9.24410671,   5.5240412 ,  10.6468792 ],
       [ 10.38136661,   8.44968437,  15.17639591]])
>>> np.dot(a, c) # matrix multiplication
array([[3.98732789, 2.47702609, 4.71167924],
       [  9.24410671,   5.5240412 ,  10.6468792 ],
       [ 10.38136661,   8.44968437,  15.17639591]])

قراءة إضافية

  • Bressert, Eli (2012)، Scipy and Numpy: An Overview for Developers.، O'Reilly Media، ISBN 978-1-4493-0546-8.

انظر أيضًا

وصلات خارجية

مراجع

  1. الوصول: 5 أكتوبر 2016.
  2. الوصول: 6 أكتوبر 2016.
  3. "معلومات عن نمباي على موقع rosettacode.org"، rosettacode.org، مؤرشف من الأصل في 29 فبراير 2020.
  4. "معلومات عن نمباي على موقع pro-linux.de"، pro-linux.de، مؤرشف من الأصل في 29 أكتوبر 2020.
  5. "معلومات عن نمباي على موقع directory.fsf.org"، directory.fsf.org، مؤرشف من الأصل في 20 أبريل 2014.
  • بوابة برمجيات
  • بوابة برمجيات حرة
  • بوابة تقنية المعلومات
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.