NumPy Télécharger Gratuit pour Windows, Mac et Linux
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NumPy est un projet open source qui vise à permettre l’informatique numérique en utilisant Python. Elle a été créée en 2005 sur la base des travaux initiaux des bibliothèques Numeric et Numarray.
Le succès du projet open source
Il est toujours libre d’utilisation et fourni dans les conditions généreuses de la licence BSD modifiée, avec 100 % open source. NumPy a été développé publiquement par le consensus sur GitHub et la communauté scientifique plus large de Python.
Le rôle du comité de pilotage est d’assurer, de travailler avec et de servir la communauté au sens large, et le bien-être à long terme du projet, à la fois techniquement et en tant que communauté. Le comité directeur compte actuellement de nombreux membres à travers le monde.
Est chargé de prendre des décisions concernant le développement du projet et de résoudre tout problème qui survient. Ils veillent également à ce que le projet respecte les normes, encourage la collaboration et soit inclusif pour tous les membres de la communauté NumPy.
NumPy veille également à ce que le projet soit accessible à une grande variété d’utilisateurs et que son code, soit de haute qualité et sécurisé. Ils s’assurent également que le projet est tenu au courant des dernières technologies et que les meilleures pratiques de développement sont suivies.
Fonctionnalités et points forts
- Objet de tableau fort à n dimensions
- Fonctions avancées (radio)
- Outils d’intégration de code C/C++ et Fortran
- La capacité de l’algèbre linéaire, Fourier, et l’utilisation de la transformation de nombres aléatoires
- Outre ses utilisations scientifiques évidentes, il peut également être utilisé comme un puissant conteneur multidimensionnel pour les données publiques.
- Des types de données arbitraires peuvent être définis.
- QuillBot va réécrire le fichier. Commencez par écrire ou coller et cliquez sur le bouton pour paraphraser.
- Une archive complète de la documentation peut être trouvée pour toutes les versions (Numerical Python) (versions mineures ;
- Les versions de correction de bogues ne contiennent pas de modifications significatives de la documentation) depuis 2009 sur docs. scipy. org.
Qu’est-ce que NumPy ?
Est le module informatique scientifique de base de Python. Il s’agit d’une bibliothèque de Python qui propose un objet tableau multidimensionnel, divers objets dérivés (par exemple des matrices et des matrices masquées), et un large éventail de méthodes pour des opérations matricielles rapides.
Parmi lesquelles les mathématiques, la sélection, les entrées/sorties, les transformées de Fourier discrètes, algèbre linéaire et opérations statistiques de base. Aléatoire et plus de stimulation.
Au cœur du package se trouve un objet ndarray. Cela encapsule des tableaux à n dimensions de types de données homogènes, avec de nombreuses opérations effectuées dans le code compilé pour les performances. Il existe de nombreuses distinctions majeures entre les tableaux et les séquences Python conventionnelles :
Ils ont une taille fixe lors de leur création, contrairement aux listes Python (qui peuvent croître de manière dynamique). Le redimensionnement de ndarray créera un nouveau tableau et supprimera l’original.
Tous les membres du tableau doivent être du même type de données pour avoir la même taille de mémoire. Exception : vous pouvez avoir des tableaux d’objets (y compris Python) qui activent des tableaux d’objets de tailles variables. NumPy Téléchargement gratuit et Open Source.
Fournissent une arithmétique sophistiquée et d’autres types de traitement de données. De telles procédures sont souvent réalisées plus efficacement et avec moins de code qu’avec les séquences intégrées de Python.
De nombreux scientifiques et mathématiques
Les packages basés sur Python utilisent ; Bien qu’il prenne généralement en charge l’entrée de séquence Python, il convertit ces entrées en tableaux NumPy avant le traitement et génère souvent.
En d’autres termes, pour une utilisation réussie de nombreux (ou même la plupart) programmes scientifiques/mathématiques basés sur Python, il ne suffit pas de comprendre comment utiliser les types de séquence intégrés de Python – il faut également savoir comment utiliser.
Le calcul scientifique a une pertinence particulière en ce qui concerne la taille et la vitesse des séquences. Prenons le scénario, par exemple, où chaque élément est multiplié par l’élément approprié dans une séquence unidimensionnelle dans une autre séquence de même longueur. Nous pouvons itérer les éléments si les données sont conservées dans deux listes Python, a et b.
Pourquoi NumPy Fast ?
La vectorisation décrit l’absence de toute boucle explicite, indexation, etc., dans le code – ces choses ne se produisent, bien sûr, que “dans les coulisses” du code C précompilé et optimisé. Le code vectoriel présente de nombreux avantages, notamment :
- Le code vectoriel est plus concis et plus facile à lire.
- Moins de lignes de code signifie généralement moins d’erreurs.
- Le symbole est très similaire à la notation mathématique standard (ce qui facilite, généralement, la notification correcte des formules mathématiques).
La directive donne plus de code “Pythonic”. Sans la directive, le code serait plein de boucles inefficaces et difficile à lire.
La diffusion est le terme utilisé pour décrire le comportement de processus sous-jacent de chaque élément. Généralement, toutes les opérations, pas seulement arithmétiques, mais logiques, au niveau du bit, fonctionnelles, etc., se comportent de cette manière implicite, c’est-à-dire qu’elles sont diffusées.
La diffusion nous permet d’effectuer des opérations sur un tableau de tailles différentes. Il prend le plus petit tableau et le “diffuse” sur le plus grand tableau afin qu’ils aient des formes compatibles. Cela signifie que les opérations peuvent être effectuées sur des tableaux de formes différentes, tant qu’ils sont compatibles. En utilisant la diffusion, nous pouvons écrire du code plus efficace et plus facile à lire.
Qui d’autre utilise NumPy ?
Prends entièrement en charge l’approche orientée objet, à commencer par ndarray. Par exemple, ndarray est une classe qui possède de nombreuses méthodes et attributs. Beaucoup de ses méthodes sont reflétées par des fonctions dans l’espace de noms NumPy externe, permettant au programmeur de coder sous la forme qu’il préfère.
Cette flexibilité a permis au dialecte et à la classe ndarray de devenir un langage de facto pour l’échange de données multidimensionnelles utilisé en Python.
Est largement utilisé dans le calcul scientifique, la science des données et l’apprentissage automatique.
Il est utilisé pour les calculs numériques et scientifiques, l’algèbre linéaire, les transformations de Fourier et d’autres opérations mathématiques. C’est également l’épine dorsale de nombreuses bibliothèques populaires, telles que Pandas, SciPy et Scikit-Learn. Il est utilisé dans une variété de domaines, tels que l’astronomie, l’ingénierie, la finance et la bioinformatique. Est également utilisé dans les outils de visualisation de données tels que Matplotlib et Seaborn.
📌 Remarque : Nécessite Python.
Conclusion
NumPy est une bibliothèque puissante pour le calcul scientifique, l’analyse de données et l’apprentissage automatique en Python. Il prend en charge les grands tableaux et matrices multidimensionnels, ainsi qu’une gamme de fonctions mathématiques de haut niveau pour opérer sur ces tableaux.
Sont plus rapides, consomment moins de mémoire et fournissent de meilleurs mécanismes d’accès aux données que les listes Python. NumPy prend également en charge la diffusion, qui est un mécanisme permettant d’effectuer des opérations arithmétiques sur des tableaux de formes différentes. NumPy est une bibliothèque essentielle pour quiconque travaille avec des données numériques en Python.
Donc, si vous travaillez sur un projet qui implique des calculs numériques, assurez-vous d’essayer.
📌 Remarque : Nécessite Python.
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Détails Techniques
Nom du programme : NumPy
- Catégorie : Utilitaires Système
- Licence : Open Source
- Version : La dernière
- Taille du fichier : 9,8 Mo
- Noyau : 32/64-bits
- Systèmes d’exploitation : tous Windows, Mac, Linux, etc
- Langues : Multilingue
- Développé par : Jarrod Millman
- Site officiel : numpy.org
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