NumPy

NumPy هو مكتبة بايثون مفتوحة المصدر ضرورية للحوسبة العددية، وتوفر عمليات مصفوفات فعّالة. إنها أساسية في الحوسبة العلمية وعلوم البيانات وتعلّم الآلة، وتوفر أدوات للجبر الخطي وتحويلات فورييه السريعة والتكامل مع مكتبات أخرى.

NumPy، اختصار لـ Numerical Python، هي مكتبة بايثون مفتوحة المصدر متخصصة في الحوسبة العددية. تعتبر حزمة أساسية للحوسبة العلمية في بايثون، حيث تدعم المصفوفات والمصفوفات الثنائية ومجموعة دوال رياضية للتعامل مع هذه البُنى. تشكل NumPy العمود الفقري للعديد من سير عمل علوم البيانات وتعلّم الآلة، حيث تقدم قوة حسابية تضاهي لغات مثل C و Fortran مع الحفاظ على بساطة وسهولة استخدام بايثون. وتُقدَّر المكتبة بشكل خاص لقدرتها على تمكين الباحثين والمطورين من إجراء عمليات رياضية معقدة على مجموعات بيانات ضخمة بكفاءة، مما يجعلها حجر أساس في المجالات التي تتطلب تحليلاً واسع النطاق للبيانات ومعالجتها.

المفاهيم الأساسية

مصفوفات NumPy

في صميم NumPy يوجد كائن ndarray (مصفوفة متعددة الأبعاد)، وهو بنية بيانات قوية لتخزين ومعالجة البيانات المتجانسة بكفاءة. على عكس قوائم بايثون، فإن مصفوفات NumPy محسّنة للعمل على مجموعات بيانات ضخمة، مما يجعلها أسرع وأكثر كفاءة بشكل ملحوظ. يدعم كائن ndarray مجموعة متنوعة من العمليات مثل الحسابات العنصرية، والعمليات الإحصائية، وتغيير شكل البيانات، مع ضمان أداء ثابت عبر العمليات المختلفة.

• حجم ثابت: بمجرد إنشاء مصفوفة NumPy، يبقى حجمها ثابتاً. إذا احتجت لتغيير الحجم، يجب إنشاء مصفوفة جديدة. هذه الخاصية تتيح لـ NumPy تحسين استخدام الذاكرة وسرعة المعالجة.
• تجانس نوع البيانات: جميع العناصر في مصفوفة NumPy يجب أن تكون من نفس نوع البيانات، مما يضمن توحيد العمليات. هذا التجانس هو ما يمكّن NumPy من إجراء العمليات المتجهة بكفاءة عالية.
• عمليات فعّالة: تدعم مصفوفات NumPy مجموعة واسعة من العمليات الرياضية التي تُنفذ في كود C مترجم مسبقاً، مما يعزز الأداء. يشمل ذلك عمليات الجمع والطرح والضرب التي تُنفذ في جزء يسير من الوقت مقارنة بهياكل بايثون الأصلية.

المصفوفات متعددة الأبعاد

تتفوق NumPy في التعامل مع المصفوفات متعددة الأبعاد، وهي ضرورية للعديد من الحسابات العلمية. يمكن لهذه المصفوفات تمثيل المتجهات (1-بعدي)، والمصفوفات (2-بعدي)، أو التنسورات (N-بعدي)، مما يتيح معالجة بيانات معقدة بسهولة. إن القدرة على التعامل مع المصفوفات متعددة الأبعاد بكفاءة تجعل من NumPy خياراً مفضلاً للتطبيقات في تعلّم الآلة والحوسبة العلمية، حيث تأتي البيانات غالباً في هياكل متعددة المستويات.

التجهير (Vectorization) والبث (Broadcasting)

من أقوى نقاط NumPy قدرتها على إجراء العمليات المتجهة، أي العمليات التي تُطبق على كامل المصفوفة بدلاً من كل عنصر على حدة. هذا الأسلوب ليس أكثر إيجازاً فحسب، بل أسرع أيضاً بفضل تطبيقات C في الخلفية. يقلل التجهير بشكل كبير التكاليف التشغيلية لتنفيذ الحلقات في بايثون، مما ينتج عنه كود أكثر كفاءة. يوسّع البث هذه القدرة من خلال السماح بإجراء العمليات على مصفوفات بأحجام مختلفة، حيث يتم محاذاتها لشكل مشترك بكفاءة. هذه الميزة تبسط الكود وتقلل الحاجة إلى بناء حلقات معقدة.

الميزات والوظائف

الدوال الرياضية

تتضمن NumPy العديد من الدوال لإجراء عمليات مثل:

• الجبر الخطي: دوال للعمليات على المصفوفات، والقيم الذاتية، وغيرها من الحسابات الجبرية الخطية. هذه الدوال ضرورية لحل أنظمة المعادلات وإجراء تحليلات المصفوفات، والتي تعتبر شائعة في الحوسبة العلمية.
• تحويلات فورييه: قدرات على حساب تحويل فورييه السريع. تُستخدم تحويلات فورييه في معالجة الإشارات وغيرها من المجالات التي تتطلب تحليل الترددات.
• توليد الأرقام العشوائية: أدوات لتوليد الأرقام العشوائية وإجراء العينات العشوائية. هذا أمر أساسي في المحاكاة والنمذجة الاحتمالية.
• العمليات الإحصائية: دوال لحساب الإحصائيات مثل المتوسط، والوسيط، والانحراف المعياري. هذه العمليات أساسية في تحليل البيانات وفهم توزيعاتها.

التكامل مع المكتبات الأخرى

تُعتبر NumPy أساس نظام بايثون العلمي، حيث تشكّل القاعدة لمكتبات مثل Pandas و SciPy و Scikit-learn. تعتمد هذه المكتبات على هياكل مصفوفات NumPy لمعالجة وتحليل البيانات بكفاءة. على سبيل المثال، تستخدم Pandas مصفوفات NumPy في كائنات DataFrame، بينما تبني SciPy على NumPy لتوفير دوال رياضية أكثر تقدماً، وتستخدم Scikit-learn مصفوفات NumPy لخوارزميات تعلّم الآلة بكفاءة.

تسريع المعالجة باستخدام GPU

بينما تم تحسين NumPy للعمل على المعالج المركزي (CPU)، تتيح مكتبات مثل CuPy وأطر عمل مثل PyTorch توسيع قدرات NumPy لتشمل وحدات معالجة الرسومات (GPU)، مستفيدة من المعالجة المتوازية لتسريع العمليات الحسابية في تطبيقات تعلّم الآلة وعلوم البيانات. يتيح ذلك للمستخدمين الاستفادة من قوة وحدات معالجة الرسومات لتسريع المهام المكثفة حسابياً دون الحاجة لتعلم مكتبات جديدة بالكامل.

حالات الاستخدام

الحوسبة العلمية

لا غنى عن NumPy في مجالات مثل الفيزياء والكيمياء والأحياء، حيث تسهل عمليات المحاكاة وتحليل البيانات وبناء النماذج. يستخدم الباحثون NumPy للتعامل مع مجموعات بيانات ضخمة وإجراء حسابات رياضية معقدة بكفاءة. وتسهّل قدرتها على التكامل مع مكتبات علمية أخرى تطوير نماذج حسابية شاملة.

علوم البيانات وتعلّم الآلة

في علوم البيانات، تُستخدم NumPy في معالجة البيانات واستخلاص الميزات وتقييم النماذج. تعتبر عمليات المصفوفات فيها ضرورية للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة، ما يجعلها أداة أساسية في سير عمل تعلّم الآلة. تتيح العمليات السريعة والفعّالة في NumPy لعلماء البيانات إعداد النماذج بسرعة وتوسيع نطاق الحلول عند الحاجة.

الذكاء الاصطناعي والأتمتة

تلعب NumPy دوراً محورياً في الذكاء الاصطناعي والأتمتة، حيث تشكل العمود الفقري الحسابي لأطر التعلم العميق مثل TensorFlow و PyTorch. تستخدم هذه الأطر NumPy في معالجة التنسورات والعمليات العددية الضرورية لتدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي. وتُعدّ القدرة على التعامل مع كميات ضخمة من البيانات بكفاءة من العوامل الرئيسية لجعل NumPy مكوناً أساسياً في تطوير حلول الذكاء الاصطناعي.

أمثلة وأكواد

إنشاء ومناورة المصفوفات

import numpy as np

# إنشاء مصفوفة أحادية البعد
array_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# إنشاء مصفوفة ثنائية الأبعاد (مصفوفة)
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# الوصول إلى العناصر
element = array_1d[0]  # الناتج 1

# تغيير شكل المصفوفة
reshaped_array = array_2d.reshape(3, 2)

# العمليات الحسابية
result = array_1d * 2  # الناتج array([2, 4, 6, 8, 10])

مثال على البث (Broadcasting)

# بث قيمة عددية عبر مصفوفة أحادية البعد
array = np.array([1, 2, 3])
broadcasted_result = array + 5  # الناتج array([6, 7, 8])

# البث مع أشكال مختلفة
array_a = np.array([[1], [2], [3]])
array_b = np.array([4, 5, 6])
broadcasted_sum = array_a + array_b
# الناتج array([[5, 6, 7],
#               [6, 7, 8],
#               [7, 8, 9]])

فهم NumPy: مكتبة أساسية في الحوسبة العلمية

NumPy هي مكتبة أساسية في لغة بايثون، تُستخدم على نطاق واسع في الحسابات العددية. تقدم كائناً قوياً للمصفوفات، وتعد عنصراً رئيسياً للحوسبة العلمية الكفؤة.

1. في الورقة العلمية “The NumPy array: a structure for efficient numerical computation” للمؤلفين Stefan Van Der Walt و S. Chris Colbert و Gaël Varoquaux، يشرح المؤلفون كيف أصبحت مصفوفات NumPy المعيار لتمثيل البيانات العددية في بايثون. يناقشون تقنيات مثل تجهير العمليات الحسابية وتقليل نسخ البيانات وتقليل عدد العمليات لتحسين الأداء. تتناول الورقة بنية مصفوفات NumPy وتوضح تطبيقاتها في الحوسبة الكفؤة. اقرأ المزيد

2. في عملهم “A full-fledged micromagnetic code in less than 70 lines of NumPy”، يستعرض Claas Abert وزملاؤه قوة NumPy من خلال تطوير كود كامل لمحاكاة المغناطيسية الدقيقة باستخدام أقل من 70 سطراً. يحسب هذا الكود حقول التبادل ونزع المغنطة بكفاءة باستخدام هياكل مصفوفات NumPy، مما يبرز فائدتها في تطوير الخوارزميات. اقرأ المزيد

3. في الورقة العلمية “A Toolbox for Fast Interval Arithmetic in numpy with an Application to Formal Verification of Neural Network Controlled Systems” للمؤلفين Akash Harapanahalli و Saber Jafarpour و Samuel Coogan، تم تقديم صندوق أدوات لتحليل الفترات باستخدام NumPy. يسهّل هذا الصندوق التحقق الرسمي من الأنظمة التي تتحكم فيها الشبكات العصبية من خلال حساب دوال الاحتواء الطبيعي بكفاءة ضمن إطار عمل NumPy. اقرأ المزيد