NumPy下载

NumPy是一款功能强大的Python开发环境，集成了高效的N维数组操作、丰富的广播功能，以及集成化的C/C++和Fortran编码工具。它提供了强大的线性代数、傅里叶变换和随机数生成等功能。NumPy矢量化的N维数组操作、数据库索引和广播功能定义迅速且通用，已成为现代矩阵计算的标准。

作为标值计算工具，NumPy提供了全面的数学功能，包括随机数生成器、线性代数方法、傅里叶变换等。它可兼容多种硬件配置和计算平台，并能与分布式系统、GPU和稀疏矩阵库协同工作。NumPy的核心是通过优化的C语言实现，依托编译后的代码，实现了Python的灵活性和高效性。其高级的语法使得来自不同背景或经验的程序员都能轻松阅读并提高生产力。

NumPy作为开源项目，遵循BSD许可证发布，由一个活跃、响应迅速且多元化的社区在GitHub上维护。NumPy位于丰富的计算机科学库生态系统的核心。典型的探索性科学研究工作流程可能包括以下步骤：

获取、变换、载入

使用Pandas、Intake、PyJanitor等工具进行数据获取、变换和载入。

探索性分析

利用Jupyter、Seaborn、Matplotlib、Altair等工具进行数据探索性分析。

模型和评估

使用scikit-learn、statsmodels、PyMC3、spaCy等工具进行模型构建和评估。

报告和仪表板

通过Dash、Panel、Voila等工具创建仪表板和报告。

高信息量处理

使用Dask和Ray进行按比例缩放的并行处理。

稳定的部署

利用数据版本控制（DVC）、实验跟踪（MLFlow）和工作流引擎自动化技术（Airflow和Prefect）进行稳定部署。

软件亮点

分布式数组和高阶并行处理功能，可处理大规模特性。

兼容NumPy的数组库，用于GPU加速计算。

NumPy程序流程的可组合变换：区别、矢量化、即时编译到GPU/TPU。

带标记的数据库索引多维数组，用于高级分析和可视化。

兼容NumPy的稀疏矩阵库，与Dask和SciPy的稀疏线性代数集成。

深度神经网络架构可加速从研究原型到生产部署的全过程。

深度学习的端到端服务平台，轻松搭建和部署基于ML的应用程序。

深度神经网络架构适用于灵活的研究原型和生产部署。

用于列式运行内存数据信息和分析的跨语言软件开发平台。

具有广播和可塑性计算的多维数组，用于数值计算。

开发用于数组计算的库，重新构建NumPy的基本要素。

使API与后端系统紧密集成；unumpy提供了一个NumPy API。

Tensor学习培训、代数和后端开发可无缝对接NumPy、MXNet、PyTorch、TensorFlow或CuPy。

应用特点

机器学习优化算法，如XGBoost、LightGBM和CatBoost等，包含集成方法统计分析技术Yellowbrick和Eli5。

NumPy是Python可视化行业的关键组成部分，其中包含Matplotlib、Seaborn、Plotly、Altair、Bokeh、Holoviz、Vispy和Napari等。

NumPy对大型数组的加速处理使得研究人员能够可视化超过设备Python处理能力的规模数据。

通过这些特点和功能，NumPy成为了科学研究、数据分析、机器学习等领域不可或缺的工具。