NumPyهي مكتبة قوية في Python توفر دعماً للمصفوفات والمصفوفات متعددة الأبعاد الكبيرة، إلى جانب مجموعة من الدوال الرياضية عالية المستوى للتعامل مع هذه المصفوفات. تعتبر واحدة من المكتبات الأساسية في بيئة الحوسبة العلمية وتستخدم على نطاق واسع في المهام التي تتراوح من العمليات الرياضية البسيطة إلى تحليل البيانات المعقد.

الميزة الرئيسية لـNumPy هي كائن ndarray (المصفوفة متعددة الأبعاد)، وهو وعاء سريع ومرن لمجموعات البيانات الكبيرة في Python. على عكس قوائم Python، فإن مصفوفات NumPy تخزن في مواقع ذاكرة متجاورة، مما يسمح بالوصول إليها ومعالجتها بشكل أكثر كفاءة. يجعل ذلك من NumPy ذو قيمة عالية في التعامل مع كميات كبيرة من البيانات وإجراء الحسابات الرياضية التي تتطلب السرعة والدقة.

يقدم NumPy مجموعة واسعة من الدوال الرياضية، مثل عمليات الجبر الخطي، الدوال الإحصائية، وتوليد الأعداد العشوائية. هذه الدوال مُحسّنة للأداء ويمكن تنفيذها بكفاءة، مما يجعل NumPy أداة أساسية لأي شخص يعمل في علم البيانات، التعلم الآلي، أو البحث العلمي.

أصبحت NumPy الأساس للعديد من مكتبات علوم البيانات الأخرى في بايثون، مثل pandas و SciPy و scikit-learn. إن قدرتها على التكامل بسهولة مع هذه المكتبات ودعم المجتمع الواسع يجعل من NumPy خيارًا مفضلًا للمطورين والباحثين الذين يتطلعون إلى إجراء تحليلات البيانات والعمليات الحسابية العددية بكفاءة.

الميزات الرئيسية:

• مصفوفات بأبعاد متعددة: جسم مصفوفة متكامل وفعال للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.
• البث: يسمح بإجراء العمليات الحسابية على المصفوفات ذات الأشكال المختلفة بدون الحاجة إلى التكرار الصريح.
• الدوال العامة (ufuncs): عمليات سريعة على مستوى العناصر في المصفوفات للحسابات الرياضية.
• الفهرسة والتقطيع: أدوات قوية للوصول إلى البيانات ومعالجتها داخل المصفوفات.
• الجبر الخطي والدوال الرياضية: دعم مدمج لعمليات المصفوفات، الجبر الخطي، والدوال الإحصائية.
• التشغيل البيني: متوافق مع المكتبات العلمية الأخرى ويمكنه التفاعل مع كود C و C++ و Fortran.
• توليد الأرقام العشوائية: أدوات لتوليد الأرقام العشوائية للتطبيقات المحاكاة والإحصائية.
• الاستخدام الفعال للذاكرة: أكثر كفاءة في استخدام الذاكرة وأسرع من Python lists لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة.