SecurityComputer

📱 ۵ کتابخونه ضروری پایتون برای شروع هوش مصنوعی

اگه می‌خوای وارد دنیای AI و یادگیری ماشین بشی، این کتابخونه‌ها باید همیشه توی جعبه‌ابزارت باشن:

1⃣ NumPy → پایه‌ی محاسبات عددی
🔢 Pandas → تحلیل و مدیریت داده‌ها
🔢 Matplotlib → ترسیم نمودارها
🔢 Scikit-learn → الگوریتم‌های ML آماده
🔢 TensorFlow / PyTorch → غول‌های یادگیری عمیق

🔹 با این ۵ تا می‌تونی اولین پروژه‌های هوش مصنوعی و ML خودت رو شروع کنی.
📌 کد رو سیو کن تا همیشه دم دستت باشه!

# 1. NumPy → پایه ریاضی و ماتریس‌ها
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr * 2)

# 2. Pandas → مدیریت داده‌ها
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({"Name": ["B", "A"], "Score": [90, 85]})
print(data)

# 3. Matplotlib → ترسیم نمودار
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3],[2,4,6])
plt.show()

# 4. Scikit-learn → الگوریتم‌های یادگیری ماشین
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 5. TensorFlow / PyTorch → یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
import torch
print(torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]))

✈️@ITSecurityComputer

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

✍15☃5❤4👍2👏2

www.tgoop.com/ITSecurityComputer/26324

9.01K viewsOct 11 at 07:22

📱 ۵ کتابخونه ضروری پایتون برای شروع هوش مصنوعی

اگه می‌خوای وارد دنیای AI و یادگیری ماشین بشی، این کتابخونه‌ها باید همیشه توی جعبه‌ابزارت باشن:

1⃣ NumPy → پایه‌ی محاسبات عددی
🔢 Pandas → تحلیل و مدیریت داده‌ها
🔢 Matplotlib → ترسیم نمودارها
🔢 Scikit-learn → الگوریتم‌های ML آماده
🔢 TensorFlow / PyTorch → غول‌های یادگیری عمیق

🔹 با این ۵ تا می‌تونی اولین پروژه‌های هوش مصنوعی و ML خودت رو شروع کنی.
📌 کد رو سیو کن تا همیشه دم دستت باشه!

# 1. NumPy → پایه ریاضی و ماتریس‌ها
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr * 2)

# 2. Pandas → مدیریت داده‌ها
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({"Name": ["B", "A"], "Score": [90, 85]})
print(data)

# 3. Matplotlib → ترسیم نمودار
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3],[2,4,6])
plt.show()

# 4. Scikit-learn → الگوریتم‌های یادگیری ماشین
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 5. TensorFlow / PyTorch → یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
import torch
print(torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]))