Das grundlegende Paket für wissenschaftliches Rechnen mit Python, das Unterstützung für große, mehrdimensionale Arrays und Matrizen sowie eine große Sammlung von mathematischen Funktionen höherer Ebene zur Bearbeitung dieser Arrays bietet.
NumPy
- Python
- KI und maschinelles Lernen, Datenanalyse, Mathematik, Signalverarbeitung, Simulation
- Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen, Mathematik, Software, Software Development Kit (SDK), Statistische Analyse, Statistische Prozesskontrolle (SPC)
Merkmale:
- N-dimensionales Array-Objekt (ndarray), effiziente Array-Operationen (Broadcasting, Indizierung, Slicing), Funktionen der linearen Algebra, Fourier-Transformationen, Zufallszahlengenerierung, Werkzeuge zur Integration von C/C++- und Fortran-Code.
Preisgestaltung:
- Frei
- Kernbibliothek für numerische Berechnungen in Python, ermöglicht effiziente Array-Operationen, Grundlage für viele andere wissenschaftliche Bibliotheken (SciPy, pandas, scikit-learn), große Community und umfangreiche Dokumentation.
- Für optimale Leistung ist bei Array-Operationen ein Verständnis der Vektorisierung erforderlich; bei unsachgemäßer Verwendung kann der Speicherverbrauch hoch sein; die API für einige fortgeschrittene Funktionen kann komplex sein.
Am besten geeignet für:
- Praktisch jeder, der numerische oder wissenschaftliche Berechnungen in Python durchführt, da es die Grundlage für viele Aufgaben in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Ingenieurwesen bildet.
