📊کتابخانه Pandas، ابزار قدرتمند برای تحلیل داده در پایتون 🐍

اگر قصد داشته باشیم با داده‌ها، جدول‌ها یا فایل‌های CSV کار کنیم، قطعاً باید با Pandas آشنا شویم. این کتابخانه ستون فقرات بسیاری از پروژه‌های علم داده و یادگیری ماشین است.


🔹ماهیت آن چیست؟
کتابخانه Pandas ابزاری برای مدیریت و تحلیل داده‌های ساختار یافته است.
با استفاده از دو ساختار اصلی ( Series و DataFrame ) می‌توانیم داده‌ها را بخوانیم، فیلتر کنیم، خلاصه‌سازی و حتی تمیز‌سازی انجام دهیم، آن هم فقط با چند خط کد!

🔹 یک مثال ساده:

import pandas as pd

data = {'Name': ['Ali', 'Sara', 'Reza'],
        'Score': [90, 85, 95]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

📤 خروجی:

   Name  Score
0   Ali     90
1  Sara     85
2  Reza     95

🔹 کاربردها
● تحلیل و مصورسازی داده‌ها 📈
● تمیز کردن و پیش‌پردازش داده‌ها 🧹
● پروژه‌های علم داده و یادگیری ماشین 🤖

📚منابع بیشتر:

🔘 Pandas documentation

#️⃣ #پایتون #یادگیری_پایتون #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #پای_ویژن
#Python #LearnPython #TeachPython #PythonLibraries #PyVision

🌐 @PyVision

🚀 آغاز ثبت‌نام مرحله مقدماتی مسابقه امدادی شمال غرب کشور

📍 این بار نوبت به منطقه شمال غرب کشور رسیده!

🗓 تاریخ برگزاری: پنجشنبه ۲۹ آبان ۱۴۰۴
📌 مهلت ثبت‌نام: تا پایان روز ۲۷ آبان

💡 تیم‌های دانشجویی از استان‌های شمال غرب کشور (قزوین، زنجان، آذربایجان شرقی، آذربایجان غربی، کردستان، همدان، اردبیل) می‌تونن در این رقابت‌ها شرکت کنن. برای هر تیم ۴ نفر باید باشند و اعضا باید به یکی از زبان‌های C، C++، Java یا Python مسلط باشن.

🏆 سه تیم برتر این مرحله، علاوه بر جوایز نقدی، به مرحله نهایی کشوری در تهران راه پیدا می‌کنن:

🥇 ۴۰۰ میلیون ریال
🥈 ۲۵۰ میلیون ریال
🥉 ۱۰۰ میلیون ریال

🎯 این فرصت رو از دست نده! اگر دنبال رقابتی پرهیجان و نوآورانه هستی، همین حالا تیم خودتو جمع کن و ثبت‌نام کن!

🔗 لینک ثبت‌نام: https://srpc.pod.ir

📢 برای آخرین اخبار و بروزرسانی‌ها، حتماً ما رو در شبکه‌های اجتماعی دنبال کن.

🌐Website |🔊Telegram

پاسخ صحیح؟!🔥 👇🏽
Correct answer?!

x = 0
y = 1

if x or y and not x:
    print("A")
elif not y or x and y:
    print("B")
else:
    print("C")

#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #PyVision

🌐 @PyVision

📘 تفاوت ماژول، پکیج و کتابخانه در پایتون چیست؟

اگر تازه وارد دنیای برنامه‌نویسی شده باشیم، احتمالاً این سه واژه زیاد به گوشمان خورده است:
Module, Package, Library
اما واقعاً چه تفاوتی با هم دارند؟ 🤔
بیایید خیلی ساده توضیح بدهیم 👇


1) Module (ماژول)
یک فایل پایتون است با پسوند .py
داخلش می‌تواند تابع، کلاس، یا متغیر باشد.

مثال:

math.py
random.py

2) Package (پکیج)
یک پوشه از چند ماژول که داخلش یک فایل init.py هم وجود دارد.
پکیج کمک می‌کند کدها را دسته‌بندی کنیم.

مثال:

mypackage/
    __init__.py
    module1.py
    module2.py

3) Library (کتابخانه)
یک مجموعه بزرگ‌تر که شامل چند پکیج و ماژول است و یک هدف مشخص را دنبال می‌کند.

مثال‌ها:

● NumPy
● Pandas
● Requests

یعنی:
📌 کتابخانه = چند پکیج
📌 پکیج = چند ماژول
📌 ماژول = یک فایل پایتون


🎯 یک تشبیه ساده و ملموس‌تر 👇🏽

● ماژول = یک کتاب
● پکیج = یک قفسه‌ی کتاب
● کتابخانه = کل ساختمان کتابخانه


یاد بگیریم، تمرین کنیم، حرفه‌ای شویم. ✅️



#️⃣ #پایتون #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #پکیج #ماژول #پای_ویژن
#Python #LearnPython #Library #Package #Module #PyVision

🌐 @PyVision

🟩 پاسخ:

ترتیب اولویت عملگرهای منطقی در پایتون به شکل زیر است:
not ➝ and ➝ or

پس شرط اول یعنی:

x or y and not x

به این شکل ارزیابی می‌شود:

0 or (1 and True)

چون not x یعنی not 0 و برابر True است.
و 1 and True نتیجه‌اش 1 است (که در پایتون True محسوب می‌شود):

0 or 1 → 1 → True

پس شرط اول برقرار است و خروجی برنامه:

A

🟩 Answer:

Operator precedence in Python is:

not ➝ and ➝ or

So the first condition:

x or y and not x

is evaluated as:

0 or (1 and True)

Because not 0 is True.
And 1 and True results in 1, which is considered True.
So:

0 or 1 → 1 → True

Therefore, the first if condition is True, and the output is:

A

🏁 نتیجه / Result:

A


#️⃣ #پایتون #برنامه‌نویسی #چالش_کدنویسی #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #CodingChallenge #PythonLogic #LearnPython #PyVision

🌐 @PyVision

🎨 کتابخانه Matplotlib ابزار اصلی رسم نمودار در پایتون 🐍

اگر بخواهیم داده‌ها را به نمودارهای شفاف، زیبا و قابل تحلیل تبدیل کنیم، کتابخانه‌ی Matplotlib دقیقاً همان ابزاری است که به آن نیاز داریم.

🔹 ماهیت آن چیست؟
کتابخانه Matplotlib یک کتابخانه‌ی قدرتمند برای رسم انواع نمودارها مثل نمودار خطی(Line Plots)، ستونی(Bar Charts)، پراکندگی(Scatter Plots)، هیستوگرام(Histograms) و ده‌ها نوع دیگر است.
انعطاف‌پذیری بالای آن باعث شده تقریباً در همه‌ی پروژه‌های تحلیل داده حضور داشته باشد.

🔹 یک مثال ساده:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]

plt.plot(x, y)
plt.show()

🔹 کاربردها

● تحلیل داده و آمار 📊
● ساخت داشبورد و گزارش‌های حرفه‌ای 📈
● داده‌کاوی و یادگیری ماشین 🤖


📚 مطالعه بیشتر:

🔘 Matplotlib documentation

#️⃣ #پایتون #کتابخانه_پایتون #رسم_نمودار #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #Library #Matplotlib #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

🟩 خروجی / Output. 👆🏽
📉 نمودار خطی(Line Plots)

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]

plt.plot(x, y)
plt.show()

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت دوازدهم
Deep Learning

نویسندگان:

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville

🗣 زبان: انگلیسی
📊 سطح: پیشرفته


✨️ ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:

■ نوشته شده توسط پیشگامان و برندگان جایزه تورینگ در حوزه هوش مصنوعی
■ مرجع جامع و معتبر برای یادگیری عمیق
■ پوشش مباحث تئوری و عملی


💎 آنچه این کتاب را خاص می‌کند:

■ ارائه چارچوب مفهومی قوی برای درک مبانی یادگیری عمیق
■ پوشش مباحث پیشرفته از شبکه‌های عصبی ساده تا معماری‌های پیچیده
■ منبع درسی در دانشگاه‌های معتبر جهان


📖 سرفصل‌های کلیدی:

■ مبانی ریاضیات یادگیری عمیق
■ شبکه‌های عصبی پیشرفته
■ یادگیری عمیق در بینایی کامپیوتر
■ پردازش زبان طبیعی
■ مدل‌های مولد و GAN

📌 کسب اطلاعات بیشتر و مطالعه معرفی کامل کتاب:

🔘 The MIT Press


#️⃣ #پایتون #یادگیری_عمیق #کتاب_مرجع #هوش_مصنوعی #کتاب_دوازدهم #پای_ویژن
#Python #DeepLearning
#AI #MachineLearning #NeuralNetworks #PyVision

🌐 @PyVision

🧪 کتابخانه SciPy ابزار پیشرفته محاسبات علمی در پایتون!

اگر با محاسبات علمی، آمار، بهینه‌سازی یا تحلیل داده‌های تخصصی سروکار داریم، کتابخانه‌ی SciPy یکی از اصلی‌ترین ابزارهای ما خواهد بود.
کتابخانه SciPy در واقع نسخه‌ی پیشرفته‌تر و تخصصی‌تر NumPy است و مجموعه‌ای از ابزارهای سطح بالا را برای پژوهشگران و مهندسان فراهم می‌کند.



🔹 ماهیت آن چیست؟
کتابخانه SciPy روی NumPy ساخته شده است و امکاناتی بسان:

● آمار پیشرفته
● بهینه‌سازی
● جبر خطی پیشرفته
● حل معادلات دیفرانسیل
● پردازش سیگنال
را در اختيار ما قرار می‌دهد.

🔹 یک مثال ساده: محاسبه میانگین و انحراف استاندارد

from scipy import stats

data = [10, 20, 30, 40]

mean = stats.tmean(data)
std = stats.tstd(data)

print(mean, std)

📤 خروجی:

25.0 12.909944487358056

🔹 کاربردها:
● تحلیل داده‌های علمی و آماری 📊
● پروژه‌های مهندسی و تحقیقاتی 🧑‍🔬
● یادگیری ماشین و مدل‌سازی 🤖
● پردازش سیگنال و تحلیل سیستمی 🎛️


📌 منبع:

🔘 SciPy documentation

#️⃣ #پایتون #کتابخانه_پایتون #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #library #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

🌐 کتابخانه Requests ساده‌ترین راه برای ارسال درخواست‌های وب در پایتون!

اگر می‌خواهیم با وب‌سایت‌ها ارتباط برقرار کنیم، داده استخراج کنیم (Web Scraping)، یا API‌ها را فراخوانی کنیم، کتابخانه‌ی Requests بهترین و ساده‌ترین ابزار برای این کار است.
شعار معروفش هم دقیقاً همین را می‌گوید:

"HTTP for Humans"
یعنی: HTTP برای انسان‌ها!


🔹 ماهیت آن چیست؟
کتابخانه Requests یک کتابخانه‌ی قدرتمند برای ارسال انواع درخواست‌های HTTP است.


🔹 یک مثال ساده: دریافت داده از یک API

import requests

response = requests.get("https://api.github.com")
print(response.status_code)
print(response.json())

📤 خروجی:

● کد وضعیت (مثلاً 200 یعنی موفق)
● محتوای JSON پاسخ سرور


🔹 کاربردها:

● ارتباط با APIها 🌐
● ساخت ربات و سرویس‌های آنلاین 🤖
● استخراج داده و Web Scraping 📊
● ارسال فرم‌ها و احراز هویت کاربران 🔐



📌 منابع بیشتر:

🔘 Requests documentation

#️⃣ #پایتون #درخواست_وب #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #وب_اسکرپینگ #پای_ویژن
#python #Requests #requestsLibrary #webscraping #api #pythonlearning #PyVision

🌐 @PyVision

خروجی چیست؟ 🤔
What's output?

result = 0

for i in range(3):
    for j in range(i):
        result += j

print(result)

📌 نکته: مقدارهای i و j را مرحله‌به‌مرحله دنبال کنید؛
اما مراقب باشید! بعضی از دورهای حلقه اصلاً اجرا نمی‌شوند.

#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #PyVision

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت سیزدهم

The Elements of Statistical Learning

نویسندگان:

Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman

🗣 زبان: انگلیسی
📊 سطح: پیشرفته


✅️ ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
■ نوشته شده توسط سه استاد برجسته آمار دانشگاه استنفورد
■ پیوند عمیق آمار و یادگیری ماشین
■ منبع درسی در دانشگاه‌های معتبر جهان

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
■ پوشش مباحث پیشرفته آماری مورد نیاز در هوش مصنوعی
■ ارائه روش‌های تحلیلی و تئوری به همراه کاربردهای عملی
■ دسترسی رایگان به نسخه کامل کتاب

📚 سرفصل‌های کلیدی:
■ یادگیری نظارتی و بدون نظارت
■ رگرسیون و طبقه‌بندی پیشرفته
■ انتخاب متغیر و کاهش ابعاد
■ مدل‌های افزودی و درختان تصمیم
■ شبکه‌های عصبی و روش‌های ensemble

🔗 دسترسی رایگان به کتاب و مطالعه معرفی کامل کتاب:

🔘 Springer publishing


#️⃣ #پایتون #آمار_پیشرفته #یادگیری_ماشین #کتاب_رایگان #هوش_مصنوعی #کتاب_سیزدهم #پای_ویژن
#Python #StatisticalLearning #MachineLearning #FreeBook #AI #PyVision

🌐 @PyVision

✅️ پاسخ چالش
کد:

result = 0

for i in range(3):
    for j in range(i):
        result += j

print(result)

🟩 تحلیل فارسی:

حلقهٔ بیرونی مقدارهای i را از 0 تا 2 تولید می‌کند:

● وقتی i = 0
حلقهٔ داخلی range(0) است → هیچ بار اجرا نمی‌شود.

● وقتی i = 1
حلقهٔ داخلی range(1) فقط مقدار j = 0 را می‌دهد:

  result += 0  →  result = 0
  

● وقتی i = 2
حلقهٔ داخلی range(2) مقدارهای j = 0 و j = 1 را می‌دهد:

  result += 0  →  result = 0
  result += 1  →  result = 1
  

بنابراین نتیجهٔ نهایی:

1

🟩 English Analysis:

The outer loop iterates i from 0 to 2:

● When i = 0:
Inner loop is range(0) → runs 0 times.

● When i = 1:
Inner loop is range(1) → only j = 0:

  result += 0
  

● When i = 2:
Inner loop is range(2) → j = 0 and j = 1:

  result += 0
  result += 1
  

Final result:

1

✅ خروجی نهایی / Final Output:

1

#️⃣ #پایتون #برنامه‌نویسی #چالش_کدنویسی #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #CodingChallenge #PythonLogic #LearnPython #PyVision

🌐 @PyVision

🤖 سرویس N8N اتوماسیون حرفه‌ای بدون نياز به کدنویسی

ابزار n8n یک سَکو(Platform) اتوماسیون متن‌باز (Open-Source) است که به ما اجازه می‌دهد بین سرویس‌های مختلف ارتباط ایجاد کنیم و کارهای تکراری را هوشمندانه خودکار کنیم.


🔹 ماهیت آن چیست؟
سکوی n8n یک ابزار اتوماسیون Node-based است که شبیه ابزارهایی مثل Zapier یا Make عمل می‌کند،
با این تفاوت مهم که:
1️⃣ کاملاً متن‌باز است
2️⃣ قابل نصب روی سرور شخصی
3️⃣ بدون محدودیت جدی در تعداد اتوماسیون‌ها

🔹 چه کارهایی می‌توان انجام داد؟
1️⃣ اتصال بین سرویس‌ها ایجاد کنیم
2️⃣ فرآیندهای تکراری را حذف کنیم
3️⃣ داده‌ها را از یک سرویس به سرویس دیگر منتقل کنیم
4️⃣ با APIها کار کنیم
5️⃣ ربات‌ها و هشدارهای خودکار بسازیم


🔹 یک مثال ساده:
می‌توانیم کاری کنیم که:
هر بار یک فرم گوگل پر شد → پیامش در تلگرام ارسال شود
یا
هر بار یک فایل جدید در Dropbox آپلود شد → در Google Sheet ثبت شود


📚 منبع:

🔘 n8n.io

#️⃣ #اتوماسیون #ابزارهای_پایتونی #آموزش_برنامه_نویسی #مدیریت_فرآیند #پای_ویژن
#automation #n8n #workflowautomation #opensource #PyVision

🌐 @PyVision

💢مسابقات ملی هوش مصنوعی و رباتیک آیروکاپ

✅نخستین رویداد ملی که هوش مصنوعی و رباتیک را برای ایجاد تاثیر اجتماعی و صنعتی

📎این مرحله، انتخابی المپیاد بین‌المللی هوش مصنوعی COMSTECH است.

📍تجربه‌ای آینده‌نگر با تمرکز بر نوآوری‌های هوش مصنوعی
📍شبکه‌سازی با مربیان صنعتی و دانشگاهی برتر
📍دسترسی به جوایز ویژه و فرصت حضور در COMSTECH

🔻مهلت ثبت‌نام در مسابقات:
30 آذرماه 1404

🔻ثبت نام و کسب اطلاعات بیشتر:
https://www.airocup.org/


🌐 @PyVision

⚡️ ویژگی مهم NumPy: محاسبات برداری (Vectorization)

یکی از قدرتمندترین قابلیت‌های NumPy این است که می‌تواند عملیات ریاضی را به‌صورت برداری و یک‌جا روی کل آرایه انجام دهد، بدون نیاز به حلقه‌های کند پایتون!

به زبان ساده:
به‌جای اینکه روی تک‌تک عناصر حلقه بزنیم، NumPy کار را در پشت‌صحنه با کدهای بسیار سریع C انجام می‌دهد.


🔹 یک مثال ساده:

بدون NumPy

data = [1, 2, 3, 4]
result = []
for i in data:
    result.append(i * 2)

print(result)  # [2, 4, 6, 8]

با NumPy

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4])
result = data * 2

print(result)  # [2 4 6 8]

✔ کد کوتاه‌تر
✔ خواناتر
✔ بسیار سریع‌تر

🔹 چرا این ویژگی مهم است؟
● در تحلیل داده، پردازش سریع حیاتی است
● در یادگیری ماشین، عملیات روی میلیون‌ها مقدار انجام می‌شود
● در شبیه‌سازی علمی، سرعت اجرای حلقه‌ها تعیین‌کننده است

کتابخانه NumPy این کارها را صدها برابر سریع‌تر انجام می‌دهد!


📌 منبع:

🔘 NumPy Documentation

#️⃣ #پایتون #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #نومپای #بردارسازی #پای_ویژن
#Python #NumPy #Vectorization #PythonLibraries #TeachPython #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت چهاردهم

Introduction to Mathematical Statistics

نویسندگان:

Robert Hogg, Joseph McKean, Allen Craig

این کتاب پایه ریاضی لازم برای درک عمیق الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی را فراهم می‌کند.

📊 سطح: پیشرفته
🗣 زبان: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● از متون کلاسیک و معتبر آمار ریاضی در جهان
● ترکیب تئوری عمیق با مسائل کاربردی
● منبع اصلی درسی در دانشگاه‌های معتبر

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● ارائه مبانی نظری محکم برای درک روش‌های آماری پیشرفته
● پوشش مفاهیم کلیدی احتمال و استنباط آماری
● ارتباط مستقیم با مباحث یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● توزیع‌های احتمال و متغیرهای تصادفی
● تئوری برآورد و روش‌های تخمین
● آزمون فرضیه‌های آماری
● رگرسیون و تحلیل سری‌های زمانی
● روش‌های ناپارامتری

🔗 لینک جهت مطالعه معرفی کامل‌تر کتاب:

🔘 Pearson plc


#️⃣ #پایتون #آمار_ریاضی #کتاب_مرجع #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #کتاب_چهاردهم #پای_ویژن
#Python #MathematicalStatistics #AI #MachineLearning #Statistics #PyVision

🌐 @PyVision

خروجی چیست؟🤔
What's output?

x = 3
y = 0

while x > 0:
    y += x % 2
    x -= 1

print(y)

#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #PyVision

🌐 @PyVision