Numpy Programming Tutorials, Guides & Best Practices

• استخدم مجموعات بيانات أكبر لتحسين دقة النموذج.
• جرب خوارزميات أخرى مثل Decision Trees أو Random Forest.
• تعلم كيفية بناء الشبكات العصبية باستخدام TensorFlow أو PyTorch.

الذكاء الاصطناعي يفتح آفاقًا جديدة للمبرمجين لإنشاء تطبيقات ذكية وقوية. باستخدام أدوات بسيطة مثل Python ومكتباتها، يمكنك بدء رحلتك في عالم الذكاء الاصطناعي وتطوير مشاريع مبتكرة.

import numpy as np

# Create a 1D array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

import numpy as np

# Define a one-dimensional array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# Reshape the array into a 2x3 matrix
reshaped_arr = arr.reshape(2, 3)
print(reshaped_arr)

The following Python code demonstrates how to perform element-wise addition of two arrays and scalar multiplication using NumPy:

import numpy as np

# Define two arrays
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# Perform element-wise addition
result_addition = arr1 + arr2
print('Addition:', result_addition)

# Perform scalar multiplication
result_multiplication = arr1 * 2
print('Multiplication:', result_multiplication)

No preview available for this content.