NumPy軟件介紹
NumPy(Numeric Python)提供了許多高級的數(shù)值編程工具，如：矩陣數(shù)據(jù)類型、矢量處理，以及精密的運算庫。專為進(jìn)行嚴(yán)格的數(shù)字處理而產(chǎn)生。多為很多大型金融公司使用，以及核心的科學(xué)計算組織如：Lawrence Livermore，NASA用其處理一些本來使用C++，F(xiàn)ortran或Matlab等所做的任務(wù)。
NumPy軟件特色
※深度學(xué)習(xí)框架可加快從研究原型到生產(chǎn)部署的過程。
※機器學(xué)習(xí)的端到端平臺，可輕松構(gòu)建和部署基于ML的應(yīng)用程序。
※深度學(xué)習(xí)框架適用于靈活的研究原型和生產(chǎn)。
※用于列式內(nèi)存數(shù)據(jù)和分析的跨語言開發(fā)平臺。
※具有廣播和惰性計算的多維數(shù)組，用于數(shù)值分析。
※開發(fā)用于數(shù)組計算的庫，重新創(chuàng)建NumPy的基本概念。
※使API與實現(xiàn)脫鉤的Python后端系統(tǒng);unumpy提供了一個NumPy API。
※分布式陣列和高級并行分析功能，可實現(xiàn)大規(guī)模性能。
※兼容NumPy的數(shù)組庫，用于使用Python進(jìn)行GPU加速計算。
※NumPy程序的可組合轉(zhuǎn)換：區(qū)分，矢量化，即時編譯到GPU / TPU。
※帶標(biāo)簽的索引多維數(shù)組，用于高級分析和可視化
※兼容NumPy的稀疏數(shù)組庫，該庫與Dask和SciPy的稀疏線性代數(shù)集成。
※Tensor學(xué)習(xí)，代數(shù)和后端可無縫使用NumPy，MXNet，PyTorch，TensorFlow或CuPy。
NumPy軟件功能
強大的N維陣列
快速且通用的NumPy矢量化、索引和廣播概念是當(dāng)今陣列計算的事實標(biāo)準(zhǔn)。
數(shù)值計算工具
NumPy提供全面的數(shù)學(xué)函數(shù)、隨機數(shù)生成器、線性代數(shù)例程、傅立葉變換等。
可互操作
NumPy支持廣泛的硬件和計算平臺，并與分布式、GPU和稀疏陣列庫配合良好。
性能
NumPy的核心是經(jīng)過良好優(yōu)化的C代碼。以編譯代碼的速度享受Python的靈活性。
易于使用
NumPy的高級語法使它對于任何背景或經(jīng)驗級別的程序員來說都是可訪問和高效的。
開源
NumPy是在自由的BSD許可下發(fā)布的，由一個充滿活力、反應(yīng)迅速、多樣化的社區(qū)在GitHub上公開開發(fā)和維護。
NumPy更新日志
1.修復(fù)BUG，新版體驗更佳
2.更改了部分頁面
華軍小編推薦：
NumPy這種類型的軟件小編已經(jīng)用了挺多年的了，但是還是這個軟件最好用,OpenCart、Java2 Runtime Environment、Eclipse IDE for Java EE Developers For Linux(64-bit)、GCC For Linux、Free Pascal也是不錯的軟件，推薦同學(xué)們下載使用。
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