سرفصل دوره (Syllabus)

در این صفحه، سرفصل NumPy را یک جا می بینی؛ یعنی می فهمی از کجا شروع کنی و تا کجا بروی. سرفصل NumPy مثل نقشه راه مدرسه است، اما برای دنیای عدد و آرایه.

آشنایی با ساختار دوره NumPy

منبع می گوید این دوره NumPy برای مبتدی ها طراحی شده است. فقط کمی دانش پایتون لازم داری؛ نه چیز ترسناک.

مطالب تکه تکه و کوتاه نوشته شده اند تا خسته نشوی. این دوره سال ها توسط میلیون ها نفر استفاده شده و مدام بهتر شده است.

ترتیب سرفصل ها طوری چیده شده که کم کم جلو بروی. از معرفی NumPy شروع می کنی و به ساخت آرایه و عملیات روی آن ها می رسی.

شروع دوره NumPy در منبع اصلی

بعد از این سرفصل NumPy چه بلدی؟

در بخش نتایج یادگیری، منبع توضیح داده که چه مهارت هایی می گیری. ما آن ها را خیلی خلاصه و ساده می کنیم:

• درک ساختار آرایه های NumPy و تفاوتشان با لیست های معمولی.
• ساخت و دستکاری آرایه ها با سرعت و راحتی بیشتر.
• انجام عملیات ریاضی روی آرایه ها مثل جمع و ضرب.
• کار با اندیس گذاری و برش آرایه ها برای انتخاب داده ها.
• استفاده از توابع آماده NumPy برای خلاصه سازی و محاسبه.
• تغییر شکل و چیدن دوباره آرایه ها با reshape و stack.
• تولید اعداد تصادفی برای آزمایش و شبیه سازی.
• استفاده از ابزارهای جبر خطی مانند ضرب ماتریس ها.
• ساخت محاسبات عددی کارآمد برای پروژه های واقعی.

نکته: هرکدام از این مهارت ها بعدا در علم داده و یادگیری ماشین مستقیم استفاده می شود.

NumPy به درد چه درس ها و حوزه هایی می خورد؟

در منبع، یک لیست از حوزه هایی آمده که NumPy در آن ها پرکاربرد است. می توانیم آن ها را اینطوری ببینیم:

• علم داده (Data Science): برای کار با جدول ها و عددها، مثل دفتر نمره دیجیتال.
• محاسبات علمی: برای آزمایش های عددی و تحلیل داده های آزمایشگاهی.
• یادگیری ماشین (Machine Learning): برای آماده سازی داده قبل از دادن به مدل ها.
• آمار: برای محاسبه میانگین، واریانس و بقیه عددهای آماری.
• پردازش تصویر: چون هر تصویر در نهایت یک آرایه عددی است.
• مهندسی: برای فرمول ها و محاسبات طراحی و شبیه سازی.
• پژوهش: برای تحلیل داده در پروژه های تحقیقاتی دانشگاهی و صنعتی.

اگر یکی از این حوزه ها تو را جذب می کند، این سرفصل NumPy دقیقا به درد تو می خورد.

فعالیت ها و تمرین های همراه سرفصل NumPy

منبع سه نوع فعالیت رایگان معرفی کرده است. این سه تا کمک می کنند درس ها از حالت تئوری خارج شوند:

• درس ها (Lessons) که همان آموزش های قدم به قدم هستند.
• تمارین NumPy که باعث می شوند واقعا دستت راه بیفتد.
• آزمون NumPy که سطح خودت را می سنجی.

بهترین ترکیب این است: اول یک فصل را بخوانی، بعد تمرین همان فصل را حل کنی، در آخر گاهی سراغ آزمون بروی.

ثبت نام برای پیگیری پیشرفت

منبع پیشنهاد می کند یک حساب کاربری بسازی تا پیشرفتت ذخیره شود. مثل دفتر حضور و غیاب آنلاین است.

وقتی وارد حساب می شوی، امکانات اضافه هم می گیری؛ مثل:

• مسیرهای یادگیری آماده.
• محیط های تمرینی و سندباکس.
• امتیازها و دستاوردها.
• و امکانات بیشتر برای تمرین و پیگیری.

ساخت حساب برای پیگیری پیشرفت در W3Schools

مرور ماژول ها در سرفصل NumPy

در بخش Overview of the Modules، یک جعبه اسکرول دار پر از لینک دیده می شود. این لینک ها کل سرفصل NumPy را نشان می دهند.

اول، فصل های پایه مثل Intro، Getting Started و Creating Arrays هستند. بعد، سراغ موضوع هایی مثل Indexing، Slicing، Data Types و Copy vs View می روی.

سپس، فصل هایی درباره شکل و تغییر شکل آرایه ها می آید؛ مثل Array Shape، Reshape و Iterating.

بعد از این ها، وارد دنیای اعداد تصادفی و توزیع ها می شوی؛ مثلا Normal، Binomial، Poisson، Uniform، Logistic و چند توزیع دیگر.

در پایان، بخشی درباره ufunc هاست؛ توابع جهانی NumPy که برای محاسبات سریع روی آرایه ها استفاده می شوند.

برای دیدن کل لیست به صورت اصلی، می توانی به منبع مراجعه کنی.

نمایش کامل سرفصل NumPy در W3Schools

تمرین در سندباکس NumPy و محیط Spaces

منبع تأکید می کند که NumPy را باید با تمرین عملی یاد گرفت. برای همین، یک مثال ساده ساخت آرایه نشان داده است.

در این مثال، یک آرایه می سازیم و نوع آن را چاپ می کنیم. این ساده است، اما برای شروع عالی است.

import numpy as np

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

print(arr)

print(type(arr))

مشاهده در ادیتور

با زدن دکمه Try it در منبع، همین کد در ادیتور آنلاین باز می شود. آنجا می توانی مقدار آرایه را عوض کنی و دوباره اجرا کنی.

همچنین در منبع، سرویس Spaces معرفی شده است. Spaces یک محیط آنلاین برای ساخت، تست و میزبانی پروژه های پایتونی است.

در Spaces می توانی پروژه NumPy خودت را بسازی، فایل ها را مدیریت کنی و حتی پایگاه داده و ترمینال داشته باشی.

مشاهده Spaces برای تمرین NumPy

گواهی پایان مسیر NumPy

منبع در بخش NumPy Certification از یک آزمون نهایی صحبت می کند. این آزمون، خلاصه کل سرفصل NumPy است.

بعد از قبولی، عنوان "Certified NumPy Developer" می گیری. این مثل کارنامه افتخار در مدرسه است؛ اما برای برنامه نویسی.

دو نوع آزمون وجود دارد: یکی ساده که فقط قبول یا مردود است. دیگری تطبیقی که سطح تو را از متوسط تا حرفه ای مشخص می کند.

مشاهده آزمون و گواهی NumPy در W3Schools

اگر معلم NumPy هستی

در منبع، بخشی مخصوص معلم ها وجود دارد. آنجا توضیح می دهد که W3Schools Academy ابزارهایی برای کلاس و مدیریت دانش آموز دارد.

می توانی ویدئوی دمو را ببینی تا بفهمی چطور می شود از این امکانات برای تدریس NumPy استفاده کرد.

اطلاعات بیشتر درباره W3Schools Academy

جمع بندی سریع

• این سرفصل NumPy مثل نقشه راه کامل دوره است.
• از مفاهیم پایه آرایه تا توزیع های تصادفی و ufunc پوشش داده می شود.
• درس ها، تمارین و آزمون ها کنار هم یادگیری را کامل می کنند.
• ادیتور آنلاین و Spaces تمرین عملی NumPy را خیلی ساده می کنند.
• در پایان مسیر می توانی گواهی رسمی NumPy هم دریافت کنی.