📢 وب‌سایت GeeksforGeeks یکی از پربازدیدترین منابع یادگیری برنامه‌نویسی در دنیاست. در هفته‌های اخیر، برخی از پرطرفدارترین مطالب مرتبط با زبان برنامه‌نویسی Python شامل موارد زیر بوده‌اند. 🐍👇🏽

▫️۱. آخرین خبرها درباره Python 4.0
گیدو ون روسوم، خالق پایتون، در تازه‌ترین گفت‌وگوهای خود اعلام کرده که هنوز خبری از انتشار نسخه 4.0 نیست و تمرکز اصلی جامعه توسعه‌دهندگان روی بهبود نسخه‌های سری 3.x باقی مانده است.

▫️۲. چرا پایتون این‌قدر محبوب است؟
سادگی، تنوع کاربرد در علم داده و هوش مصنوعی، و جامعه کاربری
گسترده از دلایل اصلی محبوبیت این زبان هستند.

▫️۳. پروژه‌های پایتونی و آمادگی مصاحبه‌های شغلی
بخش پروژه‌ها و تمرین‌های مصاحبه‌ی شغلی در GeeksforGeeks منبع عالی برای افرادی است که می‌خواهند مهارت‌های پایتونی خود را تقویت کنند.

📌 منابع:
🔘 Latest Update on Python 4.0

🔘 Benefits of Learning Python | GeeksforGeeks Development

🔘 Why is Python So Popular?

#️⃣ #پایتون #اخبار #یادگیری_پایتون #پای_ویژن
#Python #News #GeeksforGeeks #LearnPython #PyVision

🌐 @PyVision

پاسخ صحیح؟!🔥 👇🏽

Correct answer?!



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

🌐 @PyVision

📦 کتابخانه NumPy قلب محاسبات عددی پایتون!

اگر با داده‌های عددی یا آرایه‌ها کار می‌کنیم، دیر یا زود به سراغ NumPy خواهیم رفت. این کتابخانه یکی از پایه‌های اصلی در علم داده و یادگیری ماشین است و به پایتون قدرت محاسباتی فوق‌العاده‌ای می‌دهد! ⚡️

🔹ماهیت:
کتابخانه NumPy ابزاری برای کار با آرایه‌های چندبعدی (ndarray) است که اجازه می‌دهد محاسبات عددی و ریاضی را بسیار سریع‌تر از حلقه‌های معمولی پایتون انجام دهیم.

🔹 یک مثال ساده:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

print(a + b)  # [5 7 9]

🔹 کاربردها:

● تحلیل داده و آمار 📊
● هوش مصنوعی و یادگیری ماشین 🤖
● شبیه‌سازی‌ها و محاسبات علمی 🔬


📌 منابع بیشتر:

🔘 NumPy Documentation



#️⃣ #پایتون #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #TeachPython #PythonLibraries #Library #Numpy #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

✅ پاسخ:

True  
True  
False

📘 در پایتون می‌توانیم مقایسه‌های زنجیره‌ای انجام بدهیم؛
عبارت 1 < x < 10 یعنی:

(1 < x) and (x < 10)

اما در خط آخر، شرط x > 10 برقرار نیست،
پس نتیجه‌ی نهایی False خواهد شد.

Python allows chained comparisons.
1 < x < 10 is the same as (1 < x and x < 10).
Since x > 10 is False, the last line prints False.


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


🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت یازدهم

Mathematics for Machine Learning

نویسندگان:
Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong

🗣 زبان: انگلیسی
📊 سطح: متوسط تا پیشرفته

✅️ ویژگی‌های متمایزکننده:
● آموزش ریاضیات کاربردی مخصوص هوش مصنوعی
● پیوند مستقیم مفاهیم ریاضی با الگوریتم‌های ML
● مناسب برای افراد با زمینه ریاضی متوسط

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● تمرکز بر ۴ حوزه اصلی ریاضیات مورد نیاز در ML:
· جبر خطی
· حسابان و بهینه‌سازی
· نظریه احتمال
· هندسه تحلیلی
● ارائه مثال‌های عملی از کاربرد ریاضیات در هوش مصنوعی
● در دسترس رایگان به صورت آنلاین

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● مفاهیم پایه جبر خطی برای ML
● بهینه‌سازی و مشتق‌گیری
● آمار و احتمال در یادگیری ماشین
● کاهش ابعاد و تحلیل مولفه اصلی

🔗 جهت مطالعه معرفی کامل کتاب روی لینک کلیک کنید.


#️⃣ #پایتون #ریاضیات_هوش_مصنوعی #کتاب_رایگان #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #کتاب_یازدهم #پای_ویژن
#Python #Mathematics_ML #MachineLearning #AI #FreeBook #PyVision

🌐 @PyVision

📊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