NumPy Open Source Descargar 2024 para Windows y Mac
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NumPy es un proyecto de código abierto que tiene como objetivo permitir la computación digital utilizando Python. Fue fundada en 2005 sobre la base del trabajo inicial de las bibliotecas Numeric y Numarray.
Es siempre de uso gratuito y se proporciona en las generosas condiciones de la licencia BSD modificada, con un 100 por ciento de código abierto. Fue desarrollado públicamente por el consenso en GitHub y la comunidad científica más amplia de Python.
El papel de la Junta Directiva es asegurar, trabajar con y servir a la comunidad más amplia, el bienestar a largo plazo del proyecto, tanto técnicamente como comunidad. La Junta Directiva tiene actualmente muchos miembros en todo el mundo.
Funciones y Aspectos Destacados
- Objeto de matriz fuerte N-dimensional
- Funciones avanzadas (radio)
- Herramientas para integrar código C / C ++ y Fortran
- La capacidad del álgebra lineal, Fourier y los útiles números aleatorios transforman
- Además de sus obvios usos científicos, también se puede utilizar como un poderoso contenedor multidimensional para datos públicos.
- Se pueden definir tipos de datos arbitrarios.
- QuillBot va a reescribir el archivo. Comience escribiendo o pegando y haga clic en el botón parafrasear.
- Se puede encontrar un archivo completo de documentación para todas las versiones (Numerical Python) (versiones menores.
- Las versiones de corrección de errores no contienen cambios significativos en la documentación) desde 2009 en docs.scipy org.
¿Qué es NumPy?
Es el módulo informático científico básico de Python. Es una biblioteca de Python que ofrece un objeto de matriz multidimensional, diversos objetos derivados (por ejemplo, matrices y matrices enmascaradas) y una amplia gama de métodos para operaciones rápidas con matrices, entre ellos matemáticas, selección, entrada / salida, transformadas lineales discretas de Fourier. Álgebra y operaciones estadísticas básicas. Simulación aleatoria y más.
En el núcleo del paquete hay un objeto ndarray. Esto encapsula matrices n-dimensionales de tipos de datos homogéneos, con muchas operaciones realizadas en el código compilado para el rendimiento. Hay muchas distinciones importantes entre las matrices y las secuencias Python convencionales:
Las matrices tienen un tamaño fijo cuando se crean, a diferencia de las listas de Python (que pueden crecer dinámicamente). Cambiar el tamaño de ndarray creará una nueva matriz y eliminará la original.
Todos los miembros de la matriz NumPy deben ser del mismo tipo de datos para tener el mismo tamaño de memoria. Excepción: puede tener matrices de objetos (incluido Python) que habiliten matrices de objetos de diferentes tamaños.
Las matrices proporcionan aritmética sofisticada y otros tipos de procesamiento de datos. Estos procedimientos a menudo se llevan a cabo de manera más efectiva y con menos código que con las secuencias integradas de Python.
Muchos paquetes científicos y matemáticos basados en Python usan matrices; Aunque generalmente admite la entrada de secuencia de Python, convierte estas entradas en matrices NumPy antes del procesamiento y, a menudo, genera matrices.
En otras palabras, para el uso exitoso de muchos (o incluso la mayoría) de los programas científicos / matemáticos basados en Python, simplemente comprender cómo utilizar los tipos de secuencia incorporados de Python no es suficiente; uno también tiene que saber cómo utilizar las matrices.
La computación científica tiene especial relevancia en cuanto a tamaño y velocidad de secuencia. Tomemos el escenario, por ejemplo, de que cada elemento se multiplica con el elemento apropiado en una secuencia unidimensional en otra secuencia de la misma longitud. Podemos iterar los elementos si los datos se mantienen en dos listas de Python.
¿Por qué NumPy?
La vectorización describe la ausencia de cualquier bucle explícito, indexación, etc., en el código; estas cosas suceden, por supuesto, solo ‘detrás de escena’ en el código C optimizado y precompilado. El código vectorial tiene muchas ventajas, que incluyen:
El código vectorial es más conciso y más fácil de leer.
Menos líneas de código generalmente significan menos errores.
El símbolo es muy similar a una notación matemática estándar (lo que hace que, por lo general, sea más fácil notificar las fórmulas matemáticas correctamente).
La directiva da como resultado más código ‘Pythonic‘. Sin la directiva, el código estaría lleno de bucles ineficaces y sería difícil de leer.
Difusión es el término utilizado para describir el comportamiento del proceso subyacente de cada elemento; Generalmente, todas las operaciones, no solo aritméticas, sino lógicas, bit a bit, funcionales, etc., se comportan de esta manera implícita, es decir, se difunden.
¿Quién más usa NumPy?
Es totalmente compatible con el enfoque orientado a objetos, comenzando con ndarray. Por ejemplo, ndarray es una clase que tiene muchos métodos y atributos. Muchos de sus métodos se reflejan en funciones en el espacio de nombres externos, lo que permite al programador codificar en la forma que prefiera.
Esta flexibilidad permitió que el dialecto de la matriz NumPy y la clase ndarray se convirtieran en un lenguaje de facto para el intercambio de datos multidimensionales utilizado en Python.
📌 Nota: Requiere Python.
✅ También está disponible para Windows, Mac y Linux.
Pros:
- Eficiencia: Está altamente optimizado para operaciones numéricas y está implementado en C y Fortran. Esto lo hace más rápido que las listas tradicionales de Python para cálculos numéricos, especialmente al tratar con conjuntos de datos grandes.
- Operaciones de Arrays: Proporciona un objeto de array conveniente y eficiente,
numpy.ndarray, que permite operaciones vectorizadas. Esto significa que puedes realizar operaciones en arrays enteros sin necesidad de bucles explícitos, lo que conduce a un código conciso y legible. - Broadcasting: Admite la difusión, lo que permite operaciones entre arrays de formas y tamaños diferentes. Esto facilita la realización de operaciones elemento por elemento en arrays de diferentes dimensiones sin necesidad de bucles explícitos.
- Arrays Multidimensionales: Admite arrays n-dimensionales, que son cruciales para representar y manipular datos en campos como el aprendizaje automático, el procesamiento de imágenes y la informática científica.
- Álgebra Lineal: Proporciona un conjunto completo de operaciones de álgebra lineal, incluida la multiplicación de matrices, la descomposición de valores propios y la resolución de ecuaciones lineales. Estas características son esenciales en aplicaciones científicas e ingenieriles.
- Integración con Otros Bibliotecas: Es una biblioteca fundamental para muchas otras bibliotecas de informática científica en Python, como SciPy, scikit-learn y pandas. Esta integración permite un flujo de trabajo sin problemas al trabajar en tareas complejas de análisis de datos y computación científica.
Contras:
- Curva de Aprendizaje: Para los principiantes, puede tener una curva de aprendizaje más pronunciada en comparación con el uso de listas estándar de Python. Comprender conceptos como la difusión y la vectorización puede llevar algún tiempo.
- Overhead de Memoria: Los arrays pueden tener un mayor overhead de memoria en comparación con las listas nativas de Python, especialmente para arrays pequeños. Esto puede ser una preocupación en entornos con restricciones de memoria.
- Complejidad de Indexación: Las potentes características de indexación de arrays pueden ser complejas para los recién llegados. Aunque ofrecen una gran flexibilidad, comprender y utilizar técnicas avanzadas de indexación puede requerir un esfuerzo.
- Operaciones Limitadas con Cadenas: Está diseñado principalmente para operaciones numéricas y puede no ser la mejor opción para tareas que involucran una manipulación extensa de cadenas. Para tales tareas, otras bibliotecas como pandas podrían ser más adecuadas.
- No Totalmente Integrado con las Funciones Integradas de Python: Aunque se utiliza ampliamente y se respeta en las comunidades de informática científica y numérica, no siempre se integra perfectamente con algunas de las funciones y estructuras de datos integradas de Python.
Conclusión
En conclusión, NumPy es una poderosa biblioteca para computación científica, análisis de datos y aprendizaje automático en Python. Brinda soporte para arreglos y matrices grandes y multidimensionales, junto con una gama de funciones matemáticas de alto nivel para operar en estos arreglos.
Es más rápido, consume menos memoria y proporciona mejores mecanismos de acceso a datos que las listas de Python. NumPy también es compatible con la transmisión, que es un mecanismo para realizar operaciones aritméticas en matrices con diferentes formas. Es una biblioteca esencial para cualquiera que trabaje con datos numéricos en Python.
Entonces, si está trabajando en un proyecto que involucra cálculos numéricos, asegúrese.
Detalles Técnicos
Nombre del programa: NumPy
- Categoría: Utilitarios Sistema
- Licencia: código abierto
- Versión: última
- Tamaño de archivo: 9,8 MB
- Núcleo: 32/64-bits
- Sistemas operativos: todos Windows, Mac, Linux, etc.
- Idiomas: multilingüe
- Desarrollado por: Jarrod Millman
- Sitio web oficial: numpy.org
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