Kreupel Numpy is het fundamentele pakket dat nodig is voor wetenschappelijke computergebruik met Python.
Download nu

Kreupel Rangschikking & Samenvatting

Kreupel Tags

Python-bibliotheek Python numeriek wetenschappelijke berekeningen NumPy numerieke Python

Kreupel Beschrijving

Numpy is het fundamentele pakket dat nodig is voor wetenschappelijk computergebruik met Python. Numpy is het fundamentele pakket dat nodig is voor wetenschappelijk computergebruik met Python. Dit pakket bevat een krachtige n-dimensionale array-object, geavanceerde (omroep) functies, hulpmiddelen voor het integreren van C / C ++ en Fortran-code, en nuttige lineaire algebra, fourier transformatie en willekeurig nummer Mogelijkheden. Het is afgeleid van de oude numerieke codebasis en kan worden gebruikt als vervanging voor numeriek. Het voegt ook de functies die door NUMARRAY zijn geïntroduceerd en kan worden gebruikt om numarray.numerieke gebruikers te vervangen, moet de overgang zeer eenvoudig vinden. Er is een module (importeer numpy.lib.convertcode --- Zie de convertall- en fromfile-functies in die module) die (de meeste van) de nodige wijzigingen in uw Python-code kunnen maken die numeriek gebruikte om het te laten werken met de nieuwe Tumpy. Gebruikers van Numarray moeten momenteel een beetje meer werk doen (meestal importeren) om met het nieuwe systeem te werken, omdat niemand nog een equivalent is geschreven aan convertcode.py hier zijn enkele belangrijke kenmerken van "Numpy": · Meer gegevenstypen (alle standaard C-gegevenstypen plus complexe drijvers, boolean, string, unicode en ongeldig *). · Flexibele gegevenstypen waarbij elke array een andere items kan hebben (maar alle elementen van dezelfde array hebben nog steeds dezelfde itemsize). · Gegevenstypen zijn Python-objecten · Gegevenstypen hebben een typeattribuut dat een TypeObject is dat het gegevenstype in een hiërarchie van gegevenstypen wordt geplaatst. · Velden genoemd worden intrinsiek op arrays ondersteund. Recordarrays toestaan dat het genoemde veldtoegang gebruikt met attributen. · Veel meer arraymethoden in aanvulling op functionele tegenhangers. · Attributen duidelijker onderscheiden van methoden (attributen zijn intrinsieke delen van een array, zodat het instellen van hen de array zelf verandert). · Array Scalars bedekken alle gegevenstypen die indien nodig erven van Python Scalars. · Arrays kunnen verkeerd uitgelijnd, verwisseld en in Fortran Order in het geheugen (faciliteert geheugen-toegewezen arrays). · Arrays kunnen gemakkelijker worden gelezen van tekstbestanden en gemaakt van buffers. · Arrays kunnen snel worden geschreven naar bestanden in tekst- en / of binaire modus. · Arrays erven van grote arrays die de sequentie of het bufferprotocol niet definiëren en daarom zeer groot zijn op 64-bits platforms. · Fancy-indexering kan op arrays worden gedaan met behulp van gehele sequenties en booleaanse maskers. · Clushercion-regels worden gewijzigd voor gemengde scalaire / array-operaties, zodat scala's (alles die een 0-dimensionale array intern produceert) het uitgangstype in dergelijke gevallen niet zal bepalen. · Wanneer dwang nodig is, is tijdelijke buffergeheugentoewijzing beperkt tot een verstelbare grootte. · Fouten worden afgehandeld via de vlaggen van IEEE drijvende puntstatus en er is flexibiliteit op een per functie / module / ingebouwd niveau voor het afhandelen van deze fouten. · Men kan een foutencallback-functie in Python registreren om fouten te verwerken die zijn ingesteld op 'gesprek' voor hun foutafhandeling; · UFUNC Minder, accumuleren en reduderen kan plaatsvinden met behulp van een ander type en vervolgens het arraytype indien gewenst (zonder de gehele array te kopiëren); · Ufunc-uitgangsarrays die zijn ingevoerd, kunnen een ander type zijn dan verwacht van de berekening. · Arbitraire klassen kunnen door UFuncs worden doorgegeven (met behulp van __array_wrap__ en __array_priority__). · Ufuncs kan eenvoudig worden gemaakt van Python-functies. · UFuncs hebben kenmerken om hun gedrag te detailleren, inclusief een dynamische DO-string die automatisch de roephandtekening genereert. · Verschillende nieuwe UFuncs (FREAPP, MODF, LDEXP, ISNAN, ISFINITE, ISINF, Signbit). · Nieuwe typen kunnen worden geregistreerd bij het systeem, zodat gespecialiseerde UFUNC-lussen kunnen worden geschreven voor snelle ondersteuning van nieuwe objecten. · C-API verbeterd, zodat meer van de functionaliteit beschikbaar is bij uitbreidingsmodules. · C-API verhoogde, dus de toegang tot de arraystructuur kan via macro's plaatsvinden. · Nieuwe iteratorobjecten gemaakt voor eenvoudige afhandeling in C van het ongemoeide arrays. · Types hebben meer functies die ermee zijn gekoppeld (geen magische functielijsten in de C-code). Elke benodigde functie maakt deel uit van de typestructuur. Wat is er nieuw in deze release: · Deze minderjarige omvat talrijke bugfixes, officiële Python 2.6-ondersteuning en verschillende nieuwe functies zoals gegeneraliseerde UFunc's.

Kreupel Gerelateerde software