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NumPy是一个数字Python开发工具,包含强大的N维数组对象、复杂的广播函数、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。
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、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向量化、索引和广播概念快速且通用,这是当今数组计算的实际标准。数值计算工具
NumPy提供全面的数学函数,随机数生成器,线性代数例程,傅立叶变换等等。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的核心是优化后的C代码。借助编译后的代码享受Python的灵活性。使用方便
NumPy的高级语法使其易于使用,并提高了任何背景或经验水平的程序员的生产率。开放源码
NumPy是在开放BSD许可下发布的,由一个活跃的、反应灵敏的和多样化的社区在GitHub上公开开发和维护。
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:
提取,转换,装载: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和安静帅哥按比例缩放。
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(Airflow和Prefect)。
软件功能
分布式阵列和高级并行分析功能可以实现大规模性能。
NumPy兼容的数组库,使用Python用于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带标签的索引多维数组。
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。
一个端到端的学习平台,可以轻松地构建和部署基于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。
用于数值分析的具有广播和惰性计算的多维数组。
开发一个数组计算的库,重新创建NumPy的基本概念。
Python后端系统,将API与实现解耦;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或者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。
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远远超出原生Python处理能力的数据集。
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