✍️پکیج numpy در پایتون چیه؟؟ Cheat Sheet (برگه تقلب) میدونی ⛔️اگر یه خلاصه بر ویژگی های اصلی پکیج numpy در پایتون میخوای این Cheat Sheet و از دست نده. پکیج Numpy یک بسته اساسی برای محاسبات علمی در پایتون است. از آرایه ها و ماتریس ها به همراه مجموعه ای از توابع ریاضی برای کار بر روی این ساختارهای داده پشتیبانی می کند. #برگه_تقلب | #Cheat_Sheet | آموزش پایتون | #numpy

Image Processing Using OpenCV & MATPLOTLIB In Python کد فوق به پردازش تصاویر با استفاده از OpenCV و Matplotlib پرداخته است. برای مشاهده کد کلیک کنید👩‍💻 پردازش تصویر با استفاده از OpenCV، خواندن یک تصویر، تبدیل آن به فرمت‌های مختلف و نمایش نتایج شامل تصویر اصلی، تصویر خاکستری، تصویر بلور شده و لبه‌ها.💫 کد شامل مراحل زیر می‌باشد: 1. خواندن تصویر: تصویر از مسیر مشخص‌شده خوانده می‌شود. 2. بررسی خطا: اگر تصویر نتواند خوانده شود، پیغام خطا چاپ می‌شود. 3. تبدیل به RGB: تصویر از فرمت BGR به RGB تبدیل می‌شود تا در Matplotlib به‌درستی نمایش یابد. 4. تبدیل به خاکستری: تصویر به صورت خاکستری تبدیل می‌شود. 5. اعمال فیلتر بلور: یک فیلتر بلور Gaussian به تصویر RGB اعمال می‌شود. 6. استخراج لبه‌ها: با استفاده از فیلتر Canny، لبه‌ها از تصویر خاکستری استخراج می‌شود. 7. نمایش تصاویر: در نهایت، چهار تصویر (اصل، خاکستری، بلور شده و لبه‌ها) در یک شکل به نمایش در می‌آید. #cv2 | #numpy | #matplotlib | #opencv | LearnPython #بدانیم | #پردازش_تصویر | آموزش پایتون

✔️ تولید اعداد تصادفی در پایتون با ۷ روش حرفه‌ای! برای تولید اعداد تصادفی در پایتون، این تکنیک‌های کاربردی را امتحان کنید: 1️⃣ ماژول random پایه import random print(random.random()) # عدد اعشاری بین 0 تا 1 2️⃣ محدوده عددی print(random.randint(1, 100)) # عدد صحیح بین 1 تا 100 3️⃣ انتخاب تصادفی از لیست items = ['a', 'b', 'c'] print(random.choice(items)) # انتخاب یک آیتم 4️⃣ نمونه‌گیری بدون جایگزینی print(random.sample(range(100), 5)) # 5 عدد منحصر بفرد 5️⃣ توزیع نرمال print(random.gauss(0, 1)) # توزیع گاوسی 6️⃣ برای نتایج تکرارپذیر random.seed(42) # ثابت کردن نتایج تصادفی 7️⃣ ماژول secrets برای امنیت import secrets print(secrets.randbelow(100)) # ایمن برای رمزنگاری 🗝 روش ویژه: NumPy برای آرایه‌های تصادفی import numpy as np print(np.random.rand(3,3)) # ماتریس 3x3 تصادفی نکات طلایی - برای امنیت از secrets استفاده کنید - برای علم داده از numpy.random استفاده شود - دستور seed برای دیباگ مفید است #PythonMagic | #random | #seed | #secrets | #numpy | @learnpythonicy > *برای بازی‌ها، شبیه‌سازی‌ها و رمزنگاری کاربرد دارد*

⭕️ شناسایی و اندازه‌گیری خودکار دانه‌های برنج با OpenCV در این آموزش یاد می‌گیری چطور: ✔️ بخش‌های سفید تصویر را استخراج کنی ✔️ نویز پس‌زمینه را حذف کنی ✔️ دانه‌های واقعی را فیلتر کنی ✔️ اندازه دقیق هر دانه را روی تصویر بنویسی این یک مثال عالی برای پروژه‌های Machine Vision است. #opencv | #cv2 | #numpy 🌟@LearnPythonIcy

🎯 پیدا کردن دانه برنج با اندازه دلخواه سیستم هوشمند ما 1️⃣ شناسایی تمام دانه‌های برنج در تصویر 2️⃣ دریافت عدد ورودی از کاربر 3️⃣ پیدا کردن دانه‌ای که مساحتش به عدد شما نزدیک‌تر است 4️⃣ مشخص کردن دانه انتخابی با کادر و نمایش اندازه دقیق ویژگی‌ها تشخیص خودکار دانه‌ها جستجوی هوشمند نزدیک‌ترین اندازه حذف نویز و ذرات ریز نمایش واضح دانه انتخابی 📊 کاربرد کنترل کیفیت، جداسازی دانه‌های خارج از سایز، پروژه‌های دانشگاهی، سیستم‌های درجه‌بندی کشاورزی #opencv | #cv2 | #numpy 🌟@LearnPythonIcy

✔️ کار با لیست‌ها در پایتون با ۷ روش حرفه‌ای! برای مدیریت لیست‌ها و داده‌های متوالی، این تکنیک‌های کاربردی را امتحان کنید: 1️⃣ ایجاد لیست fruits = ['apple', 'banana', 'cherry'] print(fruits) 2️⃣ اضافه کردن عنصر fruits.append('orange') print(fruits) 3️⃣ درج عنصر در موقعیت خاص fruits.insert(1, 'kiwi') print(fruits) 4️⃣ حذف عنصر fruits.remove('banana') print(fruits) 5️⃣ دسترسی به عناصر با ایندکس print(fruits[0]) # اولین عنصر print(fruits[-1]) # آخرین عنصر 6️⃣ مرتب‌سازی لیست numbers = [5, 2, 9, 1] numbers.sort() print(numbers) 7️⃣ لیست‌ها با فهم لیست (List Comprehension) squares = [x**2 for x in range(5)] print(squares) 🗝 روش ویژه: تبدیل لیست به آرایه NumPy import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4]) print(arr * 2) نکات طلایی * برای اضافه و حذف عنصر از

append

و

remove

استفاده کنید * List comprehension کد شما را کوتاه و خواناتر می‌کند * برای محاسبات عددی بزرگ، لیست‌ها را به

NumPy array

تبدیل کنید #PythonMagic | #ListHandling | #NumPy | #ListComprehension | @learnpythonicy > *برای ذخیره داده، محاسبات و پردازش اطلاعات کاربرد دارد*