NumPy是一个数字Python开发工具，其中包含强大的N维数组对象、复杂（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。
功能介绍
强大的n维数组
NumPy向量化、索引和广播的概念快速且通用，这是当今数组计算的实际标准。数值计算工具
NumPy提供综合数学功能、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等。彼此协作的
NumPy支持广泛的硬件和计算平台，可以很好地与分布式、GPU和稀疏阵列库配合使用。执行者
NumPy的核心是优化的C代码。借助编译后的代码，享受Python的灵活性。使用方便
NumPy的高级语法使任何背景或经验水平的程序员都可以使用它，并提高了生产率。开放源码
NumPy是在开放BSD许可下发布的，由GitHub上一个活跃、响应迅速且多元化的社区公开开发和维护。
NumPy位于丰富的数据科学图书馆生态系统的核心。
典型的探索性数据科学工作流可能如下所示:
提取、转换、加载:熊猫、摄入、py看门人
探索性分析:Jupyter、Seaborn、Matplotlib、Altair。
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会进行缩放。
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（Airflow和Prefect）。
软件特色
分布式阵列和高级并行分析功能可以实现大规模性能。
与NumPy兼容的数组库，用于使用Python进行GPU加速计算。
NumPy程序的可组合转换:微分、向量化和即时编译到GPU/TPU。
用于高级分析和可视化的标签索引多维数组。
与NumPy兼容的稀疏数组库，集成了Dask和SciPy的稀疏线性代数。
深度学习框架可以加快从研究原型到生产部署的过程。
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。
列存储数据和分析的跨语言开发平台。
具有广播和惰性计算的多维数组，用于数值分析。
开发一个用于数组计算的库，并重新创建NumPy的基本概念。
Python后端系统将API与实现解耦；Unumpy提供了NumPyAPI。
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是快速发展的Python可视化领域的重要组成部分。
其中包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Altair、Bokeh、Holoviz、Vispy和Napari。
NumPy大型阵列的加速处理使研究人员能够可视化远远超出该机器Python处理能力的数据集。
NumPy(Python开发工具)相关下载
- 查看详情adb日志(ADBLogcat)简体2024-01-29
- 查看详情eclipse android adt简体2024-01-28
- 查看详情海泰克人机编程软件ADP简体2024-01-24
- 查看详情intellij idea热部署插件简体2024-01-20
- 查看详情SOFI SP32SW简体2024-01-13
- 查看详情 adb日志(ADBLogcat) 简体 2024-01-29
- 查看详情 eclipse android adt 简体 2024-01-28
- 查看详情 海泰克人机编程软件ADP 简体 2024-01-24
- 查看详情 intellij idea热部署插件 简体 2024-01-20
- 查看详情 SOFI SP32SW 简体 2024-01-13
- 查看详情 Spring Boot 简体 2024-02-02
- 查看详情 Android逆向助手 简体 2024-02-02
- 查看详情 数据比对工具 简体 2024-02-02