NumPy
NumPy: Python میں عددی حسابات کا بنیادی کتب خانہ
NumPy (Numerical Python) Python پروگرامنگ زبان کے لیے ایک طاقتور کتب خانہ ہے جو عددی حسابات کے لیے بنیادی سپورٹ فراہم کرتا ہے۔ یہ سائنٹفک کمپیوٹنگ، ڈیٹا سائنس، مشین لرننگ اور خاص طور پر کرپٹوکرنسی مارکیٹ کے تکنیکی تجزیہ کے لیے ایک اہم ٹول ہے۔ NumPy کی بنیادی خصوصیت اس کے N-dimensional array object (ndarray) کی صلاحیت ہے، جو ہوموجینیئس ڈیٹا کے بڑے سیٹوں کو ذخیرہ کرنے اور ان پر تیزی سے کام کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
NumPy کی اہمیت
NumPy کا استعمال کیوں ضروری ہے؟ اس کی کئی وجوہات ہیں:
- تیز رفتار : NumPy arrays C زبان میں لاگو کیے جاتے ہیں، جو Python کے مدمقابل، بہت تیز رفتار ہیں۔ اس سے بڑے ڈیٹا سیٹوں پر حسابات کی رفتار میں نمایاں اضافہ ہوتا ہے۔ ٹریڈنگ الگورتھم کے لیے یہ خاص طور پر اہم ہے جہاں millisecond کا فرق بھی نتائج بدل سکتا ہے۔
- کارآمد میموری : NumPy arrays ہوموجینیئس ڈیٹا ٹائپ کو ذخیرہ کرتے ہیں، جس سے میموری کا استعمال کم ہوتا ہے۔
- ویکٹرائزڈ آپریشنز : NumPy ویکٹرائزڈ آپریشنز کو سپورٹ کرتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ آپ پورے arrays پر ایک ہی وقت میں آپریشن انجام دے سکتے ہیں، بغیر کسی لُپ کا استعمال کیے۔ یہ کوڈ کو زیادہ پڑھنے میں آسان اور تیز بناتا ہے۔ بیٹ ٹیسٹنگ کے لیے یہ بہت مفید ہے۔
- وسیع پیمانے پر استعمال : NumPy سائنٹفک Python ecosystem کا ایک اہم حصہ ہے اور SciPy, Pandas, Scikit-learn اور دیگر کتب خانوں کے لیے بنیاد فراہم کرتا ہے۔
- کرپٹوکرنسی تجزیہ : کرپٹوکرنسی کی قیمتوں، حجم، اور دیگر مارکیٹ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے NumPy کا استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ٹریڈنگ ویلیوم کی حرکت کو سمجھنے کے لیے یہ ضروری ہے۔
NumPy arrays (ndarray)
NumPy کا مرکزی ڈیٹا ڈھانچہ ndarray (N-dimensional array) ہے۔ یہ گرڈ میں ترتیب دیے گئے عناصر کا مجموعہ ہے، جو ایک ہی ڈیٹا ٹائپ کے ہوتے ہیں۔
- dimensionality : ndarray کی dimensionality اس کی axis کی تعداد سے طے ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، ایک 1D array (vector) میں ایک axis ہوتی ہے، جبکہ ایک 2D array (matrix) میں دو axis ہوتی ہیں۔
- shape : array کا shape ہر axis کے ساتھ عناصر کی تعداد کو ظاہر کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک 2x3 matrix کا shape (2, 3) ہوگا۔
- dtype : array کا dtype اس میں ذخیرہ کردہ عناصر کے ڈیٹا ٹائپ کو بتاتا ہے۔ عام ڈیٹا ٹائپس میں integer (int32, int64)، floating-point (float32, float64)، اور boolean شامل ہیں۔
| خصوصیت | وضاحت |
| ndim | array کی dimensions کی تعداد |
| shape | ہر dimension میں عناصر کی تعداد کا tuple |
| dtype | array میں موجود ڈیٹا کا ٹائپ |
| size | array میں عناصر کی کل تعداد |
| itemsize | ہر عنصر کا بائٹس میں سائز |
NumPy arrays بنانا
NumPy arrays کو مختلف طریقوں سے بنایا جا سکتا ہے:
- `numpy.array()` : Python list یا tuple سے array بنانا۔
- `numpy.zeros()` : زیرو سے بھرا ہوا array بنانا۔
- `numpy.ones()` : ایک سے بھرا ہوا array بنانا۔
- `numpy.arange()` : ایک مخصوص range میں عناصر کا array بنانا۔
- `numpy.linspace()` : ایک مخصوص range میں equal spacing کے ساتھ عناصر کا array بنانا۔
- `numpy.random.rand()` : 0 اور 1 کے درمیان random numbers کا array بنانا۔
مثال:
```python import numpy as np
- list سے array بنائیں
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
- زیرو سے بھرا array بنائیں
zeros_arr = np.zeros((2, 3))
- random numbers کا array بنائیں
random_arr = np.random.rand(3, 2) ```
NumPy arrays پر آپریشنز
NumPy arrays پر بہت سارے آپریشنز کیے جا سکتے ہیں:
- Arithmetic Operations : جمع، تفریق، ضرب، تقسیم، وغیرہ۔
- Element-wise Operations : ہر عنصر پر علیحدہ علیحدہ آپریشن کرنا۔
- Broadcasting : مختلف shape کے arrays پر آپریشن کرنا (NumPy خود ہی چھوٹے array کو بڑے array کے سائز تک بڑھا دیتا ہے)۔
- Indexing and Slicing : array کے عناصر تک رسائی حاصل کرنا اور ان کے subsets کو نکالنا۔
- Reshaping : array کے shape کو تبدیل کرنا۔
- Transposing : array کے rows اور columns کو swap کرنا۔
- Aggregation Functions : sum, mean, max, min, std, var وغیرہ۔
مثال:
```python import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6])
- جمع
sum_arr = arr1 + arr2
- ضرب
product_arr = arr1 * arr2
- mean
mean_arr = np.mean(arr1)
- indexing
print(arr1[0]) # پہلا عنصر print(arr1[1:]) # دوسرا عنصر اور بعد کے تمام عناصر ```
NumPy میں لِنِئر البجرا
NumPy لِنِئر البجرا کے لیے بھی بہت سے فنکشن فراہم کرتا ہے:
- Matrix Multiplication : `numpy.dot()` یا `@` operator کا استعمال کرکے دو matrices کو ضرب کرنا۔
- Inverse of a Matrix : `numpy.linalg.inv()` کا استعمال کرکے کسی matrix کا inverse تلاش کرنا۔
- Eigenvalues and Eigenvectors : `numpy.linalg.eig()` کا استعمال کرکے کسی matrix کے eigenvalues اور eigenvectors تلاش کرنا۔
- Solving Linear Equations : `numpy.linalg.solve()` کا استعمال کرکے لِنِئر equations کو حل کرنا۔
یہ خصوصیات پوٹیشنل آرٹریج جیسے ٹریڈنگ سٹرٹیجی کو لاگو کرنے کے لیے اہم ہیں۔
NumPy میں ریڈوم نمبرز
NumPy مختلف قسم کے random numbers بنانے کے لیے فنکشن فراہم کرتا ہے:
- `numpy.random.rand()` : 0 اور 1 کے درمیان random numbers بنانا۔
- `numpy.random.randn()` : standard normal distribution سے random numbers بنانا۔
- `numpy.random.randint()` : ایک مخصوص range میں random integers بنانا۔
- `numpy.random.choice()` : کسی array سے random عناصر کا انتخاب کرنا۔
یہ خصوصیات مونٹی کارلو سمولیشن کے ذریعے خطرے کا اندازہ لگانے کے لیے ضروری ہیں۔
NumPy کا کرپٹوکرنسی میں استعمال
NumPy کا کرپٹوکرنسی مارکیٹ میں بہت سے استعمال ہیں:
- تکنیکی تجزیہ : NumPy کا استعمال Moving Averages، Relative Strength Index (RSI)، Bollinger Bands اور دیگر تکنیکی اشارے کی गणना کے لیے کیا جا سکتا ہے۔
- ٹریڈنگ الگورتھم : NumPy کا استعمال آرٹریج، مین ٹرینڈ, اور دیگر الگورتھم کو لاگو کرنے کے لئے کیا جا سکتا ہے۔
- ریسک مینجمنٹ : NumPy کا استعمال پورٹفولیو کے خطرے کا اندازہ لگانے اور ویلیو ایٹ رسک (VaR) کی गणना کرنے کے لئے کیا جا سکتا ہے۔
- ڈیٹا تجزیہ : NumPy کا استعمال ٹریڈنگ ڈیٹا کو صاف کرنے، تبدیل کرنے اور تجزیہ کرنے کے لئے کیا جا سکتا ہے۔
- Backtesting : NumPy کا استعمال تاریخی ڈیٹا پر ٹریڈنگ سٹرٹیجی کی کارکردگی کا اندازہ لگانے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔
- ٹریڈنگ ویلیوم تجزیہ : NumPy کا استعمال ٹریڈنگ ویلیوم کے اعدادوشمار کا تجزیہ کرنے اور مارکیٹ سنٹمنٹ کو سمجھنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔
NumPy کے متبادل
NumPy کے کچھ متبادل موجود ہیں، جیسے:
- SciPy : سائنٹفک کمپیوٹنگ کے لیے مزید تفصیلی فنکشن فراہم کرتا ہے۔
- Pandas : ڈیٹا manipulation اور analysis کے لیے زیادہ مناسب ہے۔
- Dask : بڑے ڈیٹا سیٹوں کے لیے parallel computing فراہم کرتا ہے۔
مزید معلومات
- NumPy کی آفیشل ویب سائٹ: [1](https://numpy.org/)
- NumPy documentation: [2](https://numpy.org/doc/)
- NumPy tutorials: [3](https://numpy.org/learn/)
حوالہ جات
- Iván Vanderlei Martins, "NumPy Beginner's Guide", 2018.
- Robert Kern, "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow", 2017.
کرپٹوکرنسی تکنیکی تجزیہ مشین لرننگ ٹریڈنگ الگورتھم ٹریڈنگ سٹرٹیجی Moving Averages Relative Strength Index (RSI) Bollinger Bands آرٹریج مین ٹرینڈ ویلیو ایٹ رسک ٹریڈنگ ویلیوم مارکیٹ سنٹمنٹ SciPy Pandas Dask پوٹیشنل آرٹریج مونٹی کارلو سمولیشن ٹریڈنگ ڈیٹا Backtesting
تجویز شدہ فیوچرز ٹریڈنگ پلیٹ فارم
| پلیٹ فارم | فیوچرز خصوصیات | رجسٹریشن |
|---|---|---|
| Binance Futures | لیوریج تک 125x، USDⓈ-M معاہدے | ابھی رجسٹر کریں |
| Bybit Futures | دائمی معکوس معاہدے | ٹریڈنگ شروع کریں |
| BingX Futures | کاپی ٹریڈنگ | BingX سے جڑیں |
| Bitget Futures | USDT سے ضمانت شدہ معاہدے | اکاؤنٹ کھولیں |
| BitMEX | کرپٹو کرنسی پلیٹ فارم، لیوریج تک 100x | BitMEX |
ہماری کمیونٹی میں شامل ہوں
ٹیلیگرام چینل @strategybin سبسکرائب کریں مزید معلومات کے لیے. بہترین منافع پلیٹ فارمز – ابھی رجسٹر کریں.
ہماری کمیونٹی میں حصہ لیں
ٹیلیگرام چینل @cryptofuturestrading سبسکرائب کریں تجزیہ، مفت سگنلز اور مزید کے لیے!