Loading AI tools
مكتبة برمجية بايثون من ويكيبيديا، الموسوعة الحرة
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.
نوع |
Technical computing |
---|---|
نظام التشغيل | |
النموذج المصدري | |
المطور الأصلي |
Travis Oliphant |
المطورون |
Community project |
موقع الويب |
ضمان الجودة | |
---|---|
لغة البرمجة | |
الإصدار الأول |
Numeric, 1995 ; NumPy, 2006 |
الإصدار الأخير |
1.9.2 |
المستودع | |
الرخصة | |
الملفات المقروءة | |
الملفات المنتجة |
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.
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).
>>> 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])
>>> 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])
>>> a = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
>>> b = np.sin(a)
>>> c = np.cos(a)
>>> 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]])
Seamless Wikipedia browsing. On steroids.
Every time you click a link to Wikipedia, Wiktionary or Wikiquote in your browser's search results, it will show the modern Wikiwand interface.
Wikiwand extension is a five stars, simple, with minimum permission required to keep your browsing private, safe and transparent.