numpy download Avaliações e Detalhes do Produto

Fácil de sincronizar com outras bibliotecas. Boa mistura de C e Fortran torna-o melhor do que o Python padrão. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não é ideal para multi-threading e precisa de alto armazenamento Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Numpy é usado para operações matemáticas e numéricas complexas. Ele fornece cálculos eficientes de arrays e matrizes. A velocidade de execução é alta. Tipos de dados arbitrários podem ser definidos no Numpy. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A alocação de memória é contígua. As operações de inserção e exclusão são custosas devido a essa memória. Não é adequado para conjuntos de dados maiores. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É uma ótima biblioteca para fazer matemática avançada que nos ajuda a trabalhar com arrays e matrizes multidimensionais do Python. É muito fácil de usar. Vem com o Anaconda. Pode ser usada de forma eficiente com bibliotecas relacionadas à ciência de dados. Facilita o processamento em grandes conjuntos de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Cada recurso é muito bom. Talvez os parâmetros possam ser melhorados ou o número de módulos prontos possa ser aumentado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor coisa sobre o NumPy é sua implementação de arrays. Posso implementar arrays de 1D, 2D e mais dimensões. Posso também mudar o tipo de dado do array. Posso usar o NumPy para Processamento de Imagens. É uma biblioteca muito rápida para operações matemáticas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Por causa da rica coleção de funções, tenho que verificar a documentação sempre que algo é necessário e não me lembro. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

NumPy tem tantas funcionalidades. Acho que o pacote mais utilizado em ciência de dados é o NumPy e o Pandas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não vejo nenhuma desvantagem ou aversão ao NumPy. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Adoro como é possível fazer qualquer coisa que vem à mente quando alguém diz "Matemática" com a biblioteca NumPy. Ela contém tantas funcionalidades para ler, manipular, calcular, visualizar dados. Ela fornece uma base fundamental, quase uma plataforma para realizar tudo. Pode-se criar um algoritmo de regressão logística simples do zero, ou uma rede neural profunda complexa com as mesmas ferramentas, treiná-la, otimizá-la. No entanto, as ferramentas que os Cientistas de Dados usam já são construídas sobre o NumPy, por exemplo: Pandas, Sci-kit Learn.

Sem mencionar que é extremamente eficiente. Como as funções existentes no NumPy são em parte escritas em C e são implementações vetorizadas, elas são dezenas de vezes mais rápidas do que escrever loops for em Python. Operações de álgebra linear são especialmente críticas neste termo, já que a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina, especialmente redes neurais, precisa de implementações vetorizadas e rápidas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há realmente desvantagens. NumPy pode facilmente ser a biblioteca perfeita para matemática, portanto, para aprendizado de máquina. A única coisa que posso mencionar é que não tem suporte a GPU, no entanto, este é o segredo de sua simplicidade. O suporte a GPU exigiria muita compatibilidade, o que, no final, destruiria a "beleza na simplicidade" do NumPy. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Numpy é uma biblioteca incrível, a melhor coisa que eu gosto sobre Numpy é seu desempenho. Numpy é muito, muito mais rápido em comparação com listas Python. Eles têm uma estrutura de dados de array embutida, que é realmente fácil de trabalhar e mais rápida. No array Numpy, a multiplicação de matrizes e a manipulação de vetores são super rápidas. No geral, é a melhor biblioteca para coisas relacionadas a aprendizado de máquina, trabalho relacionado a pesquisa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O desempenho do Numpy é ótimo, mas se você não está otimizando para desempenho, então listas em Python são suficientes para fazer o trabalho. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu usei esta biblioteca em um curso online de Python. Nós não nos aprofundamos muito no NumPy, mas o usamos para converter imagens em matrizes para aplicações de visão computacional. Considerando que o NumPy foi projetado para computação científica e aprendizado profundo, estou realmente impressionado com sua versatilidade em outras áreas, como visão computacional. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sou relativamente novo quando se trata de Python em geral, mas achei a documentação do NumPy um tanto opaca em sua organização. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

- Na matriz e operações de vetor do Numpy são implementadas de forma eficiente.

- O array do NumPy é mais rápido e você obtém muito embutido com o NumPy, FFTs, convoluções, busca rápida, estatísticas básicas, álgebra linear, histogramas, etc.

- Eu usei bibliotecas de aprendizado de máquina como sci-kit-learn ou tensorflow que usam arrays numpy como entrada, o que torna a computação mais rápida.

- Suporta computação vetorizada.

- Estatísticas descritivas eficientes e agregação/resumo de dados.

- Em geral, o Numpy processa mais rápido e usa menos código em comparação com listas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu usava Numpy regularmente em problemas de Machine Learning porque é mais rápido e eficiente. Mas se o desempenho não for um problema, uma lista normal do Python fará o trabalho. A lista do Python é eficiente e fácil de programar. Além disso, para começar com Numpy, há uma curva de aprendizado. No início, você pode se confundir sobre como usá-lo. Usar Numpy em Processamento de Imagem, eu sempre acho complicado. Porque há muitas variáveis que você deve levar em consideração. Análise coletada por e hospedada no G2.com.