ما خصائص مكتبة NumPy وما استخداماتها؟ 

تعد لغة البرمجة بايثون من أشهر لغات البرمجة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي, وذلك من لعدة أسباب, لكن لعل من أهم الأسباب هو توافر العديد من المكتبات والأطر التي تسهل بناء وتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي. 

الجميل في الأمر أن كل مكتبة تكون مخصصة لغرض معين فمثلا مكتبتا TensorFlow و PyTorch تستخدم لبناء نماذج التعلم العميق وتطوير الشبكات العصبية, ومكتبة Spacy لمعالجة اللغة الطبيعية, أما مكتبة NumPy فهي متخصصة في مجال الحسابات العددية والجبر الخطي والمصفوفات.

لكن ما هي المصفوفات ولماذا نحتاجها في الذكاء الاصطناعي؟ تلعب المصفوفات دورا حيويا في الذكاء الاصطناعي، حيث تستخدم لتمثيل ومعالجة البيانات بفعالية, في التعلم الآلي والتعلم العميق، تستخدم لحساب التنبؤات وتحديث الأوزان، وفي الشبكات العصبية الالتفافية لتحويل الصور. 

كما تستخدم في معالجة اللغة الطبيعية لتمثيل النصوص وتحليل الجمل، وفي التحليل الإحصائي وخوارزميات التحسين, بفضل قدرتها على تنفيذ العمليات الحسابية بسرعة، تعد المصفوفات أداة أساسية في الذكاء الاصطناعي, ولذلك فإننا بحاجة الى أداة مثل مكتبة NumPy لإنشاء المصفوفات وإجراء العمليات الحسابية عليها وغيرها. 

سنتحدث في هذا المقال عن مكتبة NumPy وخصائصها الفريدة التي تميزها عن غيرها من المكتبات, إضافة الى استخداماتها وتطبيقاتها. 

ما هي مكتبة NumPy؟ 

مكتبة NumPy هي مكتبة في بايثون متخصصة في الحوسبة العلمية لأنها توفر الأدوات والوظائف الضرورية لإجراء حسابات وتحليلات علمية متقدمة, مفتوحة المصدر ومجانية, توفر كائن مصفوفة Array Object متعددة الأبعاد ذات أداء عال, مما يسهل التعامل مع كميات كبيرة ومعقدة من البيانات. [1]

توفر المكتبة أدوات متخصصة لإجراء العمليات الحسابية على المصفوفات بسرعة وكفاءة مثل العمليات الرياضية والمنطقية, والتلاعب بالشكل, والفرز, والاختيار, وإدخال وإخراج البيانات, والجبر الخطي والعمليات الإحصائية, وتحويل فورييه, والمحاكاة العشوائية وغيرها من العمليات المعقدة. بفضل هذه الميزات يمكن للباحثين والمطورين والعلماء تحسين قدراتهم على تحليل البيانات وإجراء الحسابات المعقدة بشكل أسرع وأكثر دقة. تعتبر نومباي الأساس للعديد من المكتبات مثل Scikit-learn وSciPy و Pandas. 

ما خصائص مكتبة NumPy؟ 

بعض من الخصائص التي تتميز بها هذه المكتبة ما يلي: [2]

• المصفوفات متعددة الأبعاد Multidimensional Array

الميزة الأساسية في مكتبة NumPy هي دعمها للمصفوفات, حيث تتيح للمستخدمين العمل مع المصفوفات متعددة الأبعاد بكفاءة وسهولة, من خلال إجراء العمليات الحسابية المعقدة. المصفوفات هي عبارة عن هياكل بيانات يمكن أن تحتوي على أعداد كبيرة من العناصر ذات الأبعاد المتعددة، مما يسمح بتخزين البيانات وتنظيمها بطريقة أكثر فاعلية من القوائم المدمجة في بايثون.

بسبب دعمها للمصفوفات, تعتبر NumPy مثالية لتحليل البيانات الضخمة والصور وغيرها من البيانات العددية. تتميز مصفوفات NumPy بأنها أكثر كفاءة من القوائم المدمجة في بايثون، حيث إنها تستهلك ذاكرة أقل وتعمل بشكل أسرع.

• البث Broadcasting

تتيح مكتبة نمباي التعامل مع المصفوفات بأشكال وأبعاد مختلفة بسهولة, دون الحاجة الى كتابة حلقات Loops, وذلك من خلال تعديل الأشكال بحيث تتوافق مع بعضها البعض, هذا يجعل الكود أكثر سهولة وبساطة. مع ميزة البث, لا حاجة الى كتابة حلقات مكررة لإجراء العمليات على كل عنصر بشكل منفصل, وبالتالي فهي أداة قوية لتبسيط الكود وتحسين أدائه عند التعامل مع البيانات متعددة الأبعاد.

• العمليات المتجهة Vectorized Operation

هذه ميزة أخرى في نمباي تسهل كتابة الكود وتجعل عمله أسرع و أكثر كفاءة, وأيضا تلغي الحاجة الى استخدام الحلقات, وهي العمليات المتجهية. تسمح هذه العمليات المتجهة بإجراء العمليات الحسابية على المصفوفات بشكل أسهل دون الحاجة الى الحلقات المكررة, هذا يعني أن العمليات الرياضية تجرى على مستوى العناصر في المصفوفات, وذلك بشكل جماعي بدلا من تنفيذها على كل عنصر بشكل فردي عبر الحلقات البرمجية. هذه العمليات تجرى بسرعة وفعالية أكبر بفضل الاستفادة من البنية التحتية المخصصة للمعالجة المتوازية في المكتبات مثل NumPy. مثلا, إذا أردت جمع مصفوفتين عنصرا بعنصر, يمكنك ببساطة استخدام العمليات المتجهة في NumPy بدلا من كتابة حلقة "for" لتكرار العملية على كل عنصر, هذا لا يختصر الكود فحسب بل يزيد من كفاءته أيضا. كما أنها تدعم العديد من الاقترانات, مثل الاقترانات المثلثية و الأسية واللوغاريتمية. 

• الفهرسة والتقطيع Indexing and Slicing 

توفر المكتبة أدوات للفهرسة والتقطيع على المصفوفات, وهما من العمليات المعقدة التي تجرى على المصفوفات, باستخدامهما مجددا ستستغني عن كتابة الحلقات لإجراء العمليات على كل عنصر على حدى. الفهرسة والتقطيع تتيحان تعديل أجزاء معينة من المصفوفة, فالفهرسة تعني القدرة على الوصول إلى عناصر محددة داخل المصفوفة باستخدام مؤشرات, على سبيل المثال، يمكنك استخدام فهرسة عددية للوصول إلى عنصر معين في مصفوفة أحادية البعد، أو استخدام مجموعة من المؤشرات للوصول إلى عناصر معينة في مصفوفة متعددة الأبعاد. أما التقطيع هو عملية استخراج جزء من المصفوفة بناء على نطاق من المؤشرات, يمكنك تقطيع مصفوفة للحصول على جزء معين منها، مثل الحصول على صفوف أو أعمدة محددة من مصفوفة ثنائية الأبعاد.

• التلاعب بالمصفوفات Array Manipulation

توفر المكتبة أدوات ودوال متنوعة للتلاعب بالمصفوفات, مثل دمج مصفوفات متعددة لتكوين مصفوفة واحدة أكبر, وتكديسها فوق بعضها البعض أو بجانب بعضها البعض للحصول على مصفوفات متعددة الأبعاد من مصفوفات أحادية الأبعاد, يمكنك كذلك تقسيم مصفوفة إلى أجزاء أصغر بناء على شروط محددة, وإعادة تشكيلها. 

 إضافة الى تبديل المصفوفات وتبسيطها بتحويل المصفوفة متعددة الأبعاد إلى مصفوفة أحادية البعد على سبيل المثال. توفر نمباي كذلك دوال أخرى لإجراء تعديلات أخرى مثلا, يمكنك البحث عن القيم الفريدة داخل المصفوفة باستخدام دالة خاصة, وغيرها من الأدوات التي تمكنك من إجراء مجموعة واسعة من التعديلات والتحليلات على المصفوفات بطريقة مرنة وفعالة.

• الجبر الخطي Linear Algebra

هناك مكتبة خاصة للتعامل مع عمليات الجبر الخطي, فمثلا هناك دوال خاصة لعمليات مثل ضرب المصفوفات, والحسابات المتعلقة بالمحددات Determinants, والقيم الذاتية Eigenvalues, كما تحتوي على دوال للمعادلات الخطية. 

• التكامل مع مكتبات أخرى Integration

تتكامل نمباي مع مكتبات بايثون الأخرى مثل SciPy وMatplotlib و Pandas, مثلا مكتبة Matplotlib هي مكتبة بايثون لإنشاء التصورات البيانية، ويمكن استخدامها لتوليد البيانات لهذه التصورات. 

• سهولة الاستخدام 

تتميز بسهولة الاستخدام والتعلم وذلك بسبب امتلاكها واجهة برمجية سهلة, إضافة الى ذلك تتمتع NumPy ببنية مشابهة لبنية بايثون, فإذا كنت تعرف بايثون جيدا ستتعامل معها وكأنك تعرفها من قبل. 

يمكنك كذلك إيجاد العديد من الدروس التعليمية المتاحة عبر الإنترنت, هذا يجعلها مناسبة للمبتدئين والمتمرسين على حد سواء. 

ما استخدامات مكتبة NumPy؟ 

لمكتبة نمباي استخدامات عديدة, منها: [3]

• تستخدم في الحوسبة العملية والمحاكاة, وذلك بسبب عملياتها السريعة والفعالة على المصفوفات, يمكن استخدامها في حل المعادلات التفاضلية و التكامل العددي و محاكاة مونتي كارلو.  

• من الاستخدامات المهمة جدا لمكتبة NumPy هي في تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي, ذكرنا سابقا أن هذه المكتبة تتعامل بشكل فعال مع المصفوفات مما يجعلها مناسبة للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة, لهذا السبب يمكن استخدامها عند تدريب واختبار الشبكات العصبية حيث يعتمد الباحثون عليها لمعالجة الأعداد الكبيرة والتلاعب بالمصفوفات، مما يسهل تعلم الأنماط واختبار فعالية النموذج. في معالجة الصور والإشارات، حيث تكون البيانات ممثلة كمصفوفات، تسهم المكتبة في تطبيق عمليات رياضية معقدة على هذه المصفوفات، مما يعزز من القدرة على تحسين وتحليل الصور والإشارات. كذلك، في معالجة اللغة الطبيعية, حيث يتطلب الأمر تحليل النصوص وفهم اللغة البشرية، تساعد NumPy في التعامل مع البيانات النصية وتحليلها بفعالية.

• تطبيق أساسي آخر للمكتبة هذه, هو معالجة الصور والإشارات, يعود الفضل في ذلك الى قدرتها على التعامل مع المصفوفات بسرعة وكفاءة، إضافة الى قدرتها على تنفيذ عمليات بث متعددة الأبعاد، بهذه القدرات يمكنها معالجة الصور والإشارات وإجراء عمليات مثل التصفية و تحويلات فورييه، التي تستخدم لتحليل الترددات وفصل الإشارات المختلفة. أما في تطبيقات معالجة الصور تستخدم لأداء عمليات مثل الالتفافات، التي تستخدم لتحسين الصور أو استخراج الميزات منها. 

• تستخدم كذلك في مجال تحليل البيانات بفعالية من خلال تقديم أدوات قوية للتلاعب بالمصفوفات، مثل الفهرسة والتقطيع وإعادة التشكيل, كما تدعم عمليات التصفية والفرز، وتساعد في حساب المقاييس الإحصائية الأساسية مثل المتوسط والانحراف المعياري. 

الخاتمة

في ختام هذا المقال، يمكننا تلخيص أهمية مكتبة NumPy في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة العلمية. تعتبر NumPy من الأدوات الأساسية في بايثون بفضل دعمها للمصفوفات متعددة الأبعاد، مما يسهل التعامل مع البيانات الكبيرة والمعقدة بفعالية وسرعة, كما أنها توفر وظائف متقدمة مثل عمليات البث والتلاعب بالمصفوفات، والعمليات المتجهية، والجبر الخطي، مما يجعلها مثالية لتحليل البيانات وتنفيذ العمليات الرياضية المعقدة. 

بفضل تكاملها مع مكتبات أخرى مثل SciPy وPandas، وتسهيلها على المبتدئين والمتمرسين على حد سواء، تساهم NumPy بشكل كبير في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ومعالجة الصور والنصوص، مما يعزز قدرتنا على فهم وتحليل البيانات بطرق مبتكرة وفعالة. اجعل تعلم مكتبة NumPy على قائمة مهامك لئلا تفوت على نفسك فرصا كثيرة. 

المصادر

1. What is NumPy?
2. NumPy Features - Python Geeks
3. Introduction to NumPy — Advantages and Applications | by TechwithJulles | Medium