NumPy(Python开发工具) v1.19.4
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应用介绍
NumPy(Python开发工具) v1.19.4 日春意盎然影娓娓动听西斜8. 那个名叫“失败”的妈妈，其实不一定生的出名叫“成功”的孩子——除非她能先找到那位名为“反省”的爸爸。19.正如谚语所说 As the proverb goes:王之涣145.欲穷千里目，更上一层楼 。《登鹳雀楼》
NumPy是一个支持广泛的硬件和计算平台耳朵Python开发工具，拥有分布式阵列和高级并行分析功能，可实现大规模性能，兼容NumPy的数组库，用于使用Python进行GPU加速计算，而且其核心是经过优化的C代码，借助编译后的代码，自由享受Python的灵活性。
软件功能
强大的N维数组
NumPy矢量化，索引和广播概念快速且通用，是当今阵列计算的实际标准。数值计算工具
NumPy提供了全面的数学功能，随机数生成器，线性代数例程，傅立叶变换等。可互操作的
NumPy支持广泛的硬件和计算平台，并且可以与分布式，GPU和稀疏阵列库一起很好地使用。表演者
NumPy的核心是经过优化的C代码。借助编译后的代码，享受Python的灵活性。使用方便
NumPy的高级语法使其可以为来自任31. 恋情是生命的全部，失恋是恋爱的前提，她会让我心动，但不会让我死心，我要好好的活下去，前面有更好的风景。何背景或经验水平的程序员访问并提高生产力。开源的
NumPy是在开放的BSD许可下发行的，由一个活跃，响应迅速且多样化的社区在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程可能如下所示：
提取，转换，加载： Pandas， Intake， PyJanitor
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： Dash， Panel， Voila
对于高数据量，Dask和 Ray是按比例缩放的。
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）。
软件特色
分布式阵列和高级并行分析功能，可实现大规模性能。
兼容NumPy的数组库，用于使用Python进行GPU加速计算。
NumPy程序的可组合转换：区分，矢量化，即时编译到GPU / TPU。
带标签的索引多维数组，用于高级分析和可视化
兼容NumPy的稀疏数组库，该库与Dask和SciPy的稀疏线性代数集成。
深度学习框架可加快从研究原型到生产部署的过程。
机器学习的端到端平台，可轻松构建和部署基于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。
用于列式内存数据和分析的跨语言开发平台。
具有广播和惰性计算的多维数组，用于数值分析。
开发用于数组计算的库，重新创建NumPy的基本概念。
使API与实现脱钩的Python后端系统；unumpy提供了一个NumPy API。
Tensor学习，代数和后端可无缝使用NumPy，MXNet，PyTorch，TensorFlow或CuPy
软件优势
由诸如XGBoost， LightGBM和 CatBoost之类的工具实现的ML算法包括称为集成方法的统计技术
Yellowbrick和 Eli5 提供机器学习可视化。
NumPy是迅速发展的Python可视化领域的重要组成部分
其中包括 Matplotlib， Seaborn， Plotly， Altair， Bokeh， Holoviz，Vispy和 Napari等。
NumPy对大型数组的加速处理使研究人员可以可视化远超过本机Python可以处理的数据集。
江南自是离愁苦，况游骢古道，归雁平沙。怎得银笺，殷勤说与年华。如今处处生芳草，纵凭高、不见天涯。更消他，几度东风，几度飞花。是以陷邻境，此州独见全。NumPy,Python开发工具11.More hasty,less speed. 欲速则不达。
NumPy是一个支持广泛的硬件和计算平台耳朵Python开发工具，拥有分布式阵列和高级并行分析功能，可实现大规模性能，兼容NumPy的数组库，用于使用Python进行GPU加速计算，而且其核心是经过优化的C代码，借助编译后的代码，自由享受Python的灵活性。
软件功能
强大的N维数组
NumPy矢量化，索引和广播概念快速且通用，是当今阵列计算的实际标准。数值计算工具
NumPy提供了全面的数学功能，随机数生成器，线性代数例程，傅立叶变换等。可互操作的
NumPy支持广泛的硬件和计算平台，并且可以与分布式，GPU和稀疏阵列库一起很好地使用。表演者
NumPy的核心是经过优化的C代码。借助编译后的代码，享受Python的灵活性。使用方便
NumPy的高级语法使其可以为来自任31. 恋情是生命的全部，失恋是恋爱的前提，她会让我心动，但不会让我死心，我要好好的活下去，前面有更好的风景。何背景或经验水平的程序员访问并提高生产力。开源的
NumPy是在开放的BSD许可下发行的，由一个活跃，响应迅速且多样化的社区在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程可能如下所示：
提取，转换，加载： Pandas， Intake， PyJanitor
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： Dash， Panel， Voila
对于高数据量，Dask和 Ray是按比例缩放的。
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）。
软件特色
分布式阵列和高级并行分析功能，可实现大规模性能。
兼容NumPy的数组库，用于使用Python进行GPU加速计算。
NumPy程序的可组合转换：区分，矢量化，即时编译到GPU / TPU。
带标签的索引多维数组，用于高级分析和可视化
兼容NumPy的稀疏数组库，该库与Dask和SciPy的稀疏线性代数集成。
深度学习框架可加快从研究原型到生产部署的过程。
机器学习的端到端平台，可轻松构建和部署基于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。
用于列式内存数据和分析的跨语言开发平台。
具有广播和惰性计算的多维数组，用于数值分析。
开发用于数组计算的库，重新创建NumPy的基本概念。
使API与实现脱钩的Python后端系统；unumpy提供了一个NumPy API。
Tensor学习，代数和后端可无缝使用NumPy，MXNet，PyTorch，TensorFlow或CuPy
软件优势
由诸如XGBoost， LightGBM和 CatBoost之类的工具实现的ML算法包括称为集成方法的统计技术
Yellowbrick和 Eli5 提供机器学习可视化。
NumPy是迅速发展的Python可视化领域的重要组成部分
其中包括 Matplotlib， Seaborn， Plotly， Altair， Bokeh， Holoviz，Vispy和 Napari等。
NumPy对大型数组的加速处理使研究人员可以可视化远超过本机Python可以处理的数据集。
江南自是离愁苦，况游骢古道，归雁平沙。怎得银笺，殷勤说与年华。如今处处生芳草，纵凭高、不见天涯。更消他，几度东风，几度飞花。是以陷邻境，此州独见全。NumPy,Python开发工具11.More hasty,less speed. 欲速则不达。
