NumPy
Ця стаття не містить посилань на джерела. Ви можете допомогти поліпшити цю статтю, додавши посилання на надійні (авторитетні) джерела. Матеріал без джерел може бути піддано сумніву та вилучено. (березень 2020) |
-
Медіафайли у Вікісховищі
NumPy — розширення мови Python, що додає підтримку великих багатовимірних масивів і матриць, разом з великою бібліотекою високорівневих математичних функцій для операцій з цими масивами. Попередник NumPy, Numeric, був спочатку створений Jim Hugunin. NumPy — відкрите програмне забезпечення і має багато розробників.
Мотивація
Оскільки Python — інтерпретована мова, математичні алгоритми, часто працюють в ньому набагато повільніше ніж у компільованих мовах, таких як C або навіть Java. NumPy намагається вирішити цю проблему для великої кількості обчислювальних алгоритмів забезпечуючи підтримку багатовимірних масивів і безліч функцій і операторів для роботи з ними. Таким чином будь-який алгоритм, який може бути виражений в основному як послідовність операцій над масивами і матрицями, працює так само швидко, як еквівалентний код, написаний на C.
NumPy можна розглядати як гарну вільну альтернативу MATLAB, оскільки мова програмування MATLAB зовні нагадує NumPy: обидві вони інтерпретовані, і обидві дозволяють користувачам писати швидкі програми поки більшість операцій проводяться над масивами або матрицями, а не над скалярами. Перевага MATLAB у великій кількості доступних додаткових тулбоксів, включаючи такі як пакет Simulink. Основні пакети, що доповнюють NumPy, це: SciPy — бібліотека, що додає більше MATLAB-подібної функціональності; Matplotlib — пакет для створення графіки в стилі MATLAB. Внутрішньо як MATLAB, так і NumPy базується на бібліотеці LAPACK, призначеної для вирішення основних задач лінійної алгебри.
NumPy 1.6.0[1]
- Підтримка Python 2.4 — 2.7, Python 3.1 — 3.2
- Додано підтримку 16-бітного формату чисел з рухомою комою (IEEE 754—2008)
- Додано поліноми Legendre, Laguerre, Hermite
- Додано ряд нових функцій та заміна старих.
- Доповнення у C API
Посилання
Офіційний сайт
Вікіпідручник Чисельні методи. Лабораторний практикум має сторінку на тему Коротка довідка з NumPy |
Примітки
- ↑ http://sourceforge.net/projects/numpy/files//NumPy/1.6.0/README.txt
|