numpy download Avaliações e Detalhes do Produto - Página 2

Numpy é uma das melhores bibliotecas para lidar com cálculos científicos. O que considero o melhor nela é que oferece múltiplas funções e podemos dizer que é poderosa para lidar com grandes cálculos e também facilita as coisas para o programador. Exemplo: eu busco alguns dados de um site como o Quandl ou NSE em formato CSV, leio esse arquivo CSV e carrego esses dados em uma única lista. Então, e se eu quiser mudar a dimensão dessa lista? Numpy oferece esse tipo de função, podemos mudar a dimensão usando uma única função. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Os únicos contras são que, se você não souber sobre a função numpy, poderá enfrentar alguns problemas ao programar. Além disso, se você estiver usando um IDE normal ou CLI do Python, terá que baixar a biblioteca numpy porque essas bibliotecas não são fornecidas pelo Python. Você tem que instalá-la por conta própria. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É mais fácil importar o pacote e usar as várias funcionalidades para manipular o array. Pode fazer array N-dimensional muito facilmente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usar numpy restringe você ao CPython ou, às vezes, ao PyPy. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu adoro o download do numpy porque me permite adicionar gráficos únicos para os clientes. Estou constantemente usando o download para reorganizar arrays em arrays multidimensionais. O pacote é MUITO fácil de usar e eu o utilizo enquanto programo com Python. Gosto que o pacote torna muito fácil configurar data frames. Adoro usá-lo para fins de aprendizado de máquina, bem como para ciência de dados. O aprendizado de máquina pode se tornar muito complicado, então o numpy torna tudo muito mais fácil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há muito que eu não goste no numpy. Eu gostaria que talvez ele pudesse ser incorporado em algumas linguagens de programação porque é muito útil. Outra desvantagem do numpy é que também é mais fácil vetorizar uma operação se você escrever seu próprio array em Python em vez de usar o numpy. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Numpy é tão essencial que a maioria das bibliotecas de terceiros quase exige que você o use para utilizar suas bibliotecas. Está enraizado na comunidade Python e tem muito suporte online. A biblioteca é fácil de usar e você pode usar o produto da API em várias outras bibliotecas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ainda sou novo em usá-lo, e pode ser um pouco assustador aprender. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

quão fácil é manipular arrays e transformar dados em matrizes para usar no tensorflow Análise coletada por e hospedada no G2.com.

não há nenhuma boa função de indexação para arrays Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Podemos realizar qualquer tipo de operação em array usando numpy. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, se fizermos manipulação de arrays, os resultados acabam se colapsando. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Numpy é uma das bibliotecas mais importantes para o cientista de dados. A principal estrutura do numpy, os arrays numpy, são a estrutura mais comum ao usar a maioria das bibliotecas de ciência de dados em python (por exemplo, scipy, sklearn, etc). Uma vez que você se acostuma com os arrays numpy, pode ver como é rápido fazer operações com eles. Eu gosto de como os arrays numpy permitem reduzir o tempo de CPU apenas trocando arrays comuns por arrays numpy. Com poucos dados, você pode reduzir muito o tempo de CPU, então com uma quantidade significativa de dados, você pode obter uma redução considerável de tempo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não gosto que você tenha que mudar a maneira usual de usar arrays. Em vez disso, você tem que aprender a criar arrays numpy e fazer operações de uma nova maneira. É bastante fácil usar arrays numpy, mas você tem que aprender a usá-los e esquecer o uso regular de arrays. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A multifuncionalidade e flexibilidade do pacote, também a integração com o Python é excelente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

isso não é mais flexível com os formatos de dados que aceita. Outros pacotes são necessários para abrir arquivos de dados específicos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Numpy me permite lidar com dados em Python sem esforço. A funcionalidade de matriz é muito útil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não desgosto de nada. O pacote é muito fácil de usar para programadores. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É quase impossível imaginar Python sem o NumPy. Ele oferece uma série de funções diferentes que podem ser usadas para manter e manipular arrays multidimensionais e trabalhar com várias outras bibliotecas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada realmente. É necessária uma instalação adicional. Análise coletada por e hospedada no G2.com.