NumPy(Python开发工具) v1.19.4官方版

NumPy(Python开发工具),NumPy是一款数字Python开发工具，包含强大的N维数组对象、复杂的广播功能，集成C/C++和Fortran代码的工具，有用的线性代数，傅立叶变换和随机数功能,您可以免费下载。

NumPy是一个数字Python开发工具，包含强大的N维数组对象、复杂(广播)函数、用于集成C/C和Fortran代码的工具、有用的线性代数、傅立叶变换和随机数函数。

功能介绍

强大的n维数组。

NumPy矢量化、索引和广播概念快速且通用，是当今阵列计算的实际标准。数值计算工具。

NumPy提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等。可互操作。

NumPy支持广泛的硬件和计算平台，可以很好地与分布式、GPU和稀疏阵列库一起使用。执行者

NumPy的核心是优化的c代码。在编译代码的帮助下，享受Python的灵活性。使用方便

NumPy的高级语法使它对于任何背景或经验水平的程序员来说都是可访问的和高效的。开放源码

NumPy是在开放BSD的许可下发布的，由一个活跃、响应迅速和多样化的社区在GitHub上开发和维护。

NumPy是丰富的数据科学图书馆生态系统的核心。

的典型探索性数据科学工作流程可能如下：

提取，转换，加载：熊猫，摄入，py看门人。

探索性分析：朱皮特、西伯恩、马特洛特利、阿尔泰。

建模和评估：scikit-learn，statsmodels，PyMC3，spaCy。

仪表板中的报告：仪表板、面板、瞧。

对于高数据量，Dask和Ray按比例缩放。

稳定的部署依赖于数据版本控制(DVC)、实验跟踪(MLFlow)和工作流自动化(气流和完美)。

软件功能

分布式阵列和先进的并行分析功能可以实现大规模的性能。

使用Python进行GPU加速计算的NumPy兼容阵列库。

NumPy程序的可组合转换：微分、矢量化和即时编译到GPU/TPU。

用于高级分析和可视化的标记索引多维数组。

兼容NumPy稀疏数组库，集成了Dask和SciPy稀疏线性代数。

深度学习框架可以加速从原型研究到生产部署的过程。

机器学习的端到端平台可以轻松构建和部署基于ML的应用程序。

深度学习框架适用于灵活的研究原型和生产。

用于列存储数据和分析的跨语言开发平台。

用于数值分析的具有广播和延迟计算的多维阵列。

开发一个用于数组计算的库，并重新创建NumPy的基本概念。

将API与实现解耦的Python后端系统；Unpy提供了一个uNumPy API。

张量学习、代数和后端可以无缝使用NumPy、MXNet、PyTorch、TensorFlow或CuPy。

软件优势。

由XGBoost、LightGBM和CatBoost等工具实现的ML算法包括称为集成方法的统计技术。

Yellowbrick和Eli5提供了机器学习可视化。

NumPy是迅速发展的Python可视化领域的重要组成部分。

包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Altair、Bokeh、Holoviz、Vispy和Napari。

NumPy对大型数组的加速处理使研究人员能够可视化数据集，远远超出了本机Python所能处理的范围。