NumPy: أساس الحسابات العلمية في Python

لو بدأت تتعلم تحليل البيانات أو الذكاء الاصطناعي في Python، ستسمع اسم NumPy كثيرًا. هذه المكتبة ليست مجرد إضافة بسيطة، بل هي الأساس الذي تعتمد عليه مكتبات ضخمة مثل Pandas و SciPy و Scikit-learn.

ماذا تقدم لك؟
• مصفوفات سريعة بدل القوائم العادية
• عمليات رياضية على آلاف القيم دفعة واحدة
• أدوات للجبر الخطي والإحصاء
• أداء أفضل بكثير في الحسابات الكبيرة
• قاعدة مهمة لفهم Data Science و ML

التثبيت

pip install numpy

مثال سريع

import numpy as np

prices = np.array([10, 20, 30])
print(prices * 1.15)

بدل أن تكتب حلقات كثيرة لمعالجة الأرقام، NumPy يجعلك تفكر بالمصفوفات والعمليات المباشرة. إذا كان هدفك تحليل البيانات أو تعلم الذكاء الاصطناعي، فهذه مكتبة يجب أن تتقنها مبكرًا.

#Python #NumPy #بايثون #DataScience #مكتبات_بايثون

Pandas: مكتبة تحليل البيانات في Python

إذا كان NumPy هو الأساس الرياضي، فإن Pandas هي الأداة التي تجعل التعامل مع الجداول والملفات والبيانات اليومية أسهل بكثير. تستخدمها عندما يكون لديك CSV أو Excel أو بيانات من API وتريد تنظيفها وتحليلها بسرعة.

ماذا يمكنك أن تفعل بها؟
• قراءة ملفات CSV و Excel بسهولة
• ترتيب وتنظيف البيانات الناقصة
• فلترة الصفوف والأعمدة
• حساب المتوسطات والمجاميع بسرعة
• تجهيز البيانات للرسوم البيانية أو نماذج ML

التثبيت

pip install pandas

مثال سريع

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv")
print(df.head())
print(df["price"].mean())

فكرتها ببساطة: بدل أن تتعامل مع البيانات كسطور وقوائم متفرقة، Pandas تعطيك DataFrame يشبه جدولًا ذكيًا تستطيع تحليله بأوامر قصيرة وواضحة.

#Python #Pandas #تحليل_البيانات #DataScience #مكتبات_بايثون