Ich verwende Numpy für die Modellierung in Python, es funktioniert hervorragend für große Rasterdatensätze, außerdem ist es kostenlos. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Natürlich musst du lernen zu programmieren, aber sobald du die Syntax beherrschst, macht Numpy Python einfacher. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ermöglicht Ihnen, wissenschaftlich in Python zu rechnen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Array-Verarbeitungsfähigkeiten sind nicht so stark wie in Programmen wie MatLab. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Numpy ist die beste numerische Bibliothek. Ich kann mir keinen Tag vorstellen, an dem ich Numpy nicht benutzt habe. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Nichts Besonderes. Es ist eine großartige Software. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Vollständige Modularität mit allen mathematischen Werkzeugen Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Obwohl die "Broadcasting"-Funktion bei Matrixoperationen ziemlich nützlich ist, wird sie manchmal lästig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Viele leistungsstarke Werkzeuge. Eine großartige Erweiterung traditioneller Listen und Wörterbücher. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ich habe jedoch eine Lernkurve zu überwinden, insbesondere da ich keinen Matlab-Hintergrund habe. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Gut für lineare Algebra-Berechnungen, gut zu verwenden mit dem Pandas-Paket und zum Plotten von Dingen mit Matplotlib. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Die Syntax wird manchmal verwirrend, da sie sich von der inhärenten Syntax von Python und der von Pandas unterscheidet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.