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Einfach mit anderen Bibliotheken zu synchronisieren. Gute Mischung aus C und Fortran macht es besser als Standard-Python. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Nicht optimal für Multithreading und benötigt hohen Speicherplatz. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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Numpy wird für komplexe mathematische und numerische Operationen verwendet. Es bietet effiziente Berechnungen von Arrays und Matrizen. Die Ausführungsgeschwindigkeit ist hoch. Beliebige Datentypen können in Numpy definiert werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Die Speicherzuweisung ist zusammenhängend. Einfüge- und Löschoperationen sind aufgrund eines solchen Speichers kostspielig. Nicht geeignet für größere Datensätze. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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Es ist eine großartige Bibliothek für fortgeschrittene Mathematik, die uns hilft, mit Pythons mehrdimensionalen Arrays und Matrizen zu arbeiten. Es ist sehr einfach zu verwenden. Es kommt mit Anaconda. Es kann effizient mit datenzugriffsbezogenen Bibliotheken verwendet werden. Es erleichtert die Verarbeitung großer Datensätze. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Jedes Merkmal ist sehr gut. Vielleicht können die Parameter verbessert oder die Anzahl der fertigen Module erhöht werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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Das Beste an NumPy ist seine Array-Implementierung. Ich kann 1D-, 2D- und mehrdimensionale Arrays implementieren. Ich kann auch den Datentyp des Arrays ändern. Ich kann NumPy für die Bildverarbeitung verwenden. Es ist eine sehr schnelle Bibliothek für mathematische Operationen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Aufgrund der umfangreichen Sammlung von Funktionen muss ich die Dokumentation überprüfen, wann immer etwas benötigt wird und ich mich nicht daran erinnere. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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NumPy hat so viele Funktionalitäten. Ich denke, das am häufigsten verwendete Paket in der Datenwissenschaft ist NumPy und Pandas. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ich sehe keine Nachteile oder Abneigung gegenüber NumPy. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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Ich liebe es, wie es möglich ist, alles zu tun, was einem in den Sinn kommt, wenn jemand "Mathe" mit der NumPy-Bibliothek sagt. Sie enthält so viele Funktionen, um Daten zu lesen, zu manipulieren, zu berechnen und zu visualisieren. Sie bietet eine grundlegende Basis, fast eine Plattform, um alles auszuführen. Man kann einen einfachen logistischen Regressionsalgorithmus von Grund auf erstellen oder ein komplexes tiefes neuronales Netzwerk mit denselben Werkzeugen, es trainieren, optimieren. Dennoch sind die Werkzeuge, die Datenwissenschaftler verwenden, bereits auf NumPy aufgebaut, zum Beispiel: Pandas, Sci-kit Learn.
Ganz zu schweigen davon, dass es extrem effizient ist. Da die Funktionen in NumPy zur Hälfte in C geschrieben und vektorisierte Implementierungen sind, sind sie um ein Vielfaches schneller als das Schreiben von Schleifen in Python. Lineare Algebraoperationen sind in diesem Zusammenhang besonders kritisch, da die Implementierung von maschinellen Lernalgorithmen, insbesondere neuronalen Netzwerken, vektorisierte, schnelle Implementierungen benötigt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es gibt wirklich keine Nachteile. NumPy kann leicht die perfekte Bibliothek für Mathematik und damit für maschinelles Lernen sein. Das einzige, was ich nennen kann, ist, dass es keine GPU-Unterstützung hat, aber dies ist das Geheimnis seiner Einfachheit. GPU-Unterstützung würde zu viel Kompatibilität erfordern, was letztendlich NumPys "Schönheit in der Einfachheit" zerstören würde. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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Numpy ist eine erstaunliche Bibliothek, das Beste, was ich an Numpy mag, ist ihre Leistung. Numpy ist im Vergleich zu Python-Listen sehr, sehr schnell. Sie haben eine eingebaute Array-Datenstruktur, die wirklich einfach zu handhaben und schneller ist. In Numpy-Arrays ist die Matrizenmultiplikation und Vektormanipulation super schnell. Insgesamt ist es die beste Bibliothek für maschinelles Lernen und forschungsbezogene Arbeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Die Numpy-Leistung ist großartig, aber wenn Sie nicht auf Leistung optimieren, dann sind Python-Listen ausreichend, um die Arbeit zu erledigen. Kein zusätzlicher Import und keine Installation der Numpy-Bibliothek. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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Ich habe diese Bibliothek in einem Online-Python-Kurs verwendet. Wir sind nicht zu tief in NumPy eingestiegen, aber wir haben es verwendet, um Bilder in Arrays für Anwendungen der Computer Vision umzuwandeln. Da NumPy für wissenschaftliche Berechnungen und Deep Learning entwickelt wurde, bin ich wirklich beeindruckt von seiner Vielseitigkeit in anderen Bereichen wie der Computer Vision. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ich bin ein relativer Neuling, wenn es um Python im Allgemeinen geht, aber ich fand die Dokumentation für NumPy in ihrer Organisation etwas undurchsichtig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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- In der Numpy-Matrix und Vektoroperationen sind effizient implementiert.
- NumPy-Array ist schneller und man bekommt viel eingebaut mit NumPy, FFTs, Faltungen, schnelles Suchen, grundlegende Statistik, lineare Algebra, Histogramme, etc.
- Ich habe maschinelles Lernen Bibliotheken wie sci-kit-learn oder tensorflow verwendet, die numpy-Arrays als Eingabe nutzen, was die Berechnung schneller macht.
- Es unterstützt vektorisierte Berechnungen.
- Effiziente deskriptive Statistik und Aggregation/Zusammenfassung von Daten.
- Im Allgemeinen verarbeitet Numpy schneller und verwendet weniger Code im Vergleich zu Listen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ich habe Numpy regelmäßig bei Machine-Learning-Problemen verwendet, weil es schneller und effizient ist. Aber wenn die Leistung kein Problem ist, reicht eine normale Python-Liste aus. Python-Listen sind effizient und einfach zu programmieren. Auch gibt es zu Beginn mit Numpy eine Lernkurve. Am Anfang könnte man darüber verwirrt sein, wie man es benutzt. Numpy in der Bildverarbeitung zu verwenden, finde ich immer knifflig. Denn es gibt viele Variablen, die man berücksichtigen sollte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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Numpy ist eine der besten Bibliotheken für wissenschaftliche Berechnungen. Was ich am besten daran finde, ist, dass sie mehrere Funktionen bereitstellen und man sagen kann, dass sie leistungsstark sind, um mit großen Berechnungen umzugehen und es Programmierern einfach zu machen. Beispiel: Ich hole einige Daten von einer Website wie Quandle oder NSE im CSV-Format, lese diese CSV-Datei und lade diese Daten in eine einzelne Liste. Also, was ist, wenn ich die Dimension dieser Liste ändern möchte. Numpy bietet diese Art von Funktion, mit der wir die Dimension mit einer einzigen Funktion ändern können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Einziger Nachteil ist, dass, wenn Sie nichts über die Numpy-Funktion wissen, Sie beim Programmieren auf einige Probleme stoßen können. Abgesehen davon, wenn Sie eine normale IDE oder die Python-CLI verwenden, müssen Sie die Numpy-Bibliothek herunterladen, da diese Bibliotheken nicht von Python bereitgestellt werden. Sie müssen sie selbst installieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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