From a17027e09a61deb08ada6730a8507baad1bb48e4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Matt McKay Date: Thu, 14 May 2026 20:16:35 +1000 Subject: [PATCH] fix(about_py): correct PyTorch and LaTeX capitalization Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 --- lectures/about_py.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/lectures/about_py.md b/lectures/about_py.md index 61f79a0..7f76972 100644 --- a/lectures/about_py.md +++ b/lectures/about_py.md @@ -294,7 +294,7 @@ b @ c ### جایگزین های NumPy -درحالیکه هنوز سلطان پردازش آرایه ها در پایتون NumPy است، اما اکنون رقبای جدیدی نیز دارد؛ کتابخانه هایی مانند [CuPy](https://cupy.dev/)، [Pytorch](https://pytorch.org/)، [JAX](https://github.com/jax-ml/jax) نیز انواع آرایه ها و عملیات آرایه ای را تعبیه کرده اند و می توانند بسیار سریع و کارآمد باشند. همانطور که بعدا در این مجموعه توضیح خواهیم داد؛ در واقع این کتابخانه ها در استفاده از پردازش موازی و سخت افزار سریع، بهتر هستند. با این حال، شما هنوز هم باید ابتدا NumPy را یاد بگیرید، زیرا؛ ساده تر است و یک پایه ی قوی را فراهم می کند، به طور مستقیم عملکرد کتابخانه هایی مانند JAX را گسترش می دهد و از اینرو وقتی NumPy را می شناسید، یادگیری آن را نیز آسان تر می کند. +درحالیکه هنوز سلطان پردازش آرایه ها در پایتون NumPy است، اما اکنون رقبای جدیدی نیز دارد؛ کتابخانه هایی مانند [CuPy](https://cupy.dev/)، [PyTorch](https://pytorch.org/)، [JAX](https://github.com/jax-ml/jax) نیز انواع آرایه ها و عملیات آرایه ای را تعبیه کرده اند و می توانند بسیار سریع و کارآمد باشند. همانطور که بعدا در این مجموعه توضیح خواهیم داد؛ در واقع این کتابخانه ها در استفاده از پردازش موازی و سخت افزار سریع، بهتر هستند. با این حال، شما هنوز هم باید ابتدا NumPy را یاد بگیرید، زیرا؛ ساده تر است و یک پایه ی قوی را فراهم می کند، به طور مستقیم عملکرد کتابخانه هایی مانند JAX را گسترش می دهد و از اینرو وقتی NumPy را می شناسید، یادگیری آن را نیز آسان تر می کند. (tuple_unpacking_example)= ### SciPy @@ -337,7 +337,7 @@ value ```{index} single: Matplotlib ``` -نقطه ی قوت اصلی پایتون تجسم داده ها است. محبوب ترین و جامع ترین کتابخانه ی پایتون برای ایجاد شکل ها و نمودارها [Matplotlib](https://matplotlib.org/) است که شامل قابلیت های ایجاد تصاویر نمودارها، هیستوگرام ها، سطوح کانتور، نمودارهای سه بعدی، نمودارهای میله ای و... بوده و می تواند خروجی ها را در قالب های مختلف مانند (PDF، PNG، EPS و...) ارائه دهد و همچنین قابلیت ادغام LaTex را نیز دارد. +نقطه ی قوت اصلی پایتون تجسم داده ها است. محبوب ترین و جامع ترین کتابخانه ی پایتون برای ایجاد شکل ها و نمودارها [Matplotlib](https://matplotlib.org/) است که شامل قابلیت های ایجاد تصاویر نمودارها، هیستوگرام ها، سطوح کانتور، نمودارهای سه بعدی، نمودارهای میله ای و... بوده و می تواند خروجی ها را در قالب های مختلف مانند (PDF، PNG، EPS و...) ارائه دهد و همچنین قابلیت ادغام LaTeX را نیز دارد. آنچه در ادامه می بینید مثال هایی از این کتابخانه هستند: