Your cart is empty.
Keep shoppingMastering NumPy: From Basics to Advanced Array Manipulation
2 students
Mastering NumPy: From Basics to Advanced Array Manipulation
الطريقة الإسهل للتعامل مع المصفوفات والمعادلات الرياضية العلمية، من اضافه، حذف، حفظ، تحويل و تغيير المصفوفات بالبايثون
Created byAhmed Saeed
Last updated 5/2025
Arabic
What you'll learn
- Create, reshape, and manipulate 1D and 2D NumPy arrays - إنشاء وتغيير شكل المصفوفات أحادية وثنائية الأبعاد باستخدام مكتبة نمباي
- Perform arithmetic, logical, and comparison operations on arrays - تنفيذ العمليات الحسابية والمنطقية والمقارنة على المصفوفات
- Understand broadcasting and apply it in array operations - فهم مفهوم البث وتطبيقه في العمليات على المصفوفات
- Work with different array data types - التعامل مع أنواع البيانات المختلفة في المصفوفات
- Generate arrays using functions like arange, linspace, and random - إنشاء المصفوفات باستخدام دوال مثل arange وlinspace وrandom
- Use advanced indexing methods (boolean, cross, ellipsis) - استخدام طرق الفهرسة المتقدمة (المنطقية، المتقاطعة، النقطية)
- Perform aggregation operations such as sum, product, min/max, and mean - تنفيذ عمليات التجميع مثل الجمع، الضرب، الحد الأدنى/الأقصى، والمتوسط
- Handle missing values, NaN, and infinity in numerical datasets - التعامل مع القيم المفقودة واللانهاية في البيانات العددية
- Apply linear algebra techniques using NumPy (dot product, matrix inversion, etc.) - تطبيق تقنيات الجبر الخطي باستخدام مكتبة نمباي
- Perform statistical analysis including variance, standard deviation, and median - إجراء التحليل الإحصائي بما في ذلك التباين، الانحراف المعياري، والوسيط
- Split, stack, repeat, and reshape arrays efficiently - تقسيم، دمج، تكرار، وتغيير شكل المصفوفات بكفاءة
- Save and load arrays in .npy, .txt, and .zip formats - حفظ واستيراد المصفوفات بصيغ .npy و .txt و .zip
- Build a strong foundation for data science, machine learning, and numerical computing - بناء أساس قوي في علم البيانات، تعلم الآلة، والحوسبة العددية
Explore related topics
Course content
16 sections • 88 lectures • 11h 32m total length
Requirements
- Basic knowledge of Python syntax (variables, functions, loops, etc.) - معرفة أساسية بصيغة بايثون (المتغيرات، الدوال، الحلقات، إلخ)
- A working Python environment (e.g., Anaconda, Jupyter Notebook, or any Python IDE) - أو أي محرر نصوص Jupyter Notebook وال Anaconda بيئة عمل بايثون جاهزة مثل
- Very basic math understanding (no advanced mathematics required) - فهم بسيط جداً للرياضيات (لا يُشترط معرفة رياضيات متقدمة)
Description
وغيرها من التخصصات Deep learning ألي Machine learning لمحللين البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي بداية من numpy تعد أهميه
وبما ان نمباي مبنيه علي المعادلات الرياضية، فأن دراستك ل نمباي لها أهميه بأنها تجعلك تستطيع بناء نموذج آلي بشكل جيد، لاعتماده هذا المجال علي المعادلات الرياضية، وستعرف جيداً كيف يعمل النموذج الآلي ويعطي تنبأ (توقع).
pandas كما تستخدم نمباي في مجال تحليل البيانات وعلم البيانات لإعتمادها علي الأرقام والمعادلات الإحصائية بجانب البيانات بشكل عام علي Data frame الذي يجعلك تتعامل مع جداول تسمي
وتتكامل نمباي مع ادوات آخري تستخدم جانباً الي جنب مثل.
تعتمد علي التعامل مع البيانات علي هيئة جداول في مجالي علم البيانات وهندسه الذكاء الاصطناعي Pandas
لرسم البيانات علي مخطط ثنائي وثلاثي الابعاد Matplotlip
ولها مميزات كثيره في رسم المخططات الإحصائية matplotlip لرسم علي مخطط أيضاً مثل Seaborn
وتستخدم نمباي في ادوات الخاصة بالذكاء الاصناعي... مثل
Scikit-learn
Pytorch
وغيرها.
اذا كان لديك فكره برنامج سطح مكتب Desk-top وترغب في تنفيذها وهذا الفكرة (البرنامج) يتطلب معادلات رياضية علميه معقده.
أذاً نمباي هو الاختيار الأمثل!
ستتعلم استخدام نمباي بطريقة مختلفة، ليست فقط كلام مجرد، بل ستعرف كيفية استخدامها عن طريق رسوم توضيحية، توضح طريقة عمل نمباي مما يساهم في جعلك تفهم كيفية بناء نموذج آلي بوضوح، بتعلمك لادوات نمباي ستعرف كيفه تفهم وتقرأ البيانات سواء كنت محلل ببانات او مهندس ذكاء أصطناعي او مبرمج تطبيقات سطح مكتب.
ستدرس نمباي نظري بالرسوم التوضيحية + عملي.
كل ما عليك هو معرفه بلغه بايثون، الادوات الاساسية.
(Anaconda يفضل بيئة عمل) تحميل بيئة العمل
Who this course is for:
- Python beginners who want to learn how to work with arrays and numerical data - المبتدئون في بايثون الذين يرغبون في تعلم كيفية التعامل مع المصفوفات والبيانات العددية
- Data science and AI learners looking to master the foundational NumPy library - Numpy متعلمو علم البيانات والذكاء الاصطناعي الذين يسعون لإتقان مكتبة
- Computer science and engineering students working on numerical or matrix-based problems - طلاب علوم الحاسب والهندسة الذين يعملون على مسائل عددية أو مبنية على المصفوفات
- Developers and analysts who want to speed up data processing using NumPy - Numpy المطورون والمحللون الذين يرغبون في تسريع معالجة البيانات باستخدام
- Anyone preparing for data-centric roles or technical interviews involving NumPy - Numpy أي شخص يستعد لأدوار مهنية تعتمد على البيانات أو لمقابلات تقنية تتطلب معرفة بـ
- Enthusiasts who enjoy working with data and want to build a solid computational skillset - المهتمون بالبيانات والراغبون في بناء مهارات حسابية قوية