PofoliaPofolia ile paylaşıldı

Nature· 2020Q1· Derleme

NumPy ile dizi programlama

Array programming with NumPy

Charles R. Harris, K. Jarrod Millman, Stéfan J. van der Walt, Ralf Gommers ve diğerleri

Kısa özet

NumPy, fizik, astronomi ve finans gibi çeşitli alanlarda güçlü dizi programlama ile bilimsel veri analizini sağlayan temel Python kütüphanesidir.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • NumPy, vektörler, matrisler ve daha yüksek boyutlardaki verilerin verimli manipülasyonu için dizi programlamayı kolaylaştırır.
  • Fizikten finansa kadar çeşitli alanlarda bilimsel analiz için temel bir kütüphanedir.
  • NumPy, kütle çekim dalgaları ve kara delik görüntüleme gibi önemli keşiflerde rol oynamıştır.
  • Çeşitli dizi hesaplama kütüphaneleri arasında bir birlikte çalışabilirlik katmanı görevi görür.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

Abstract Array programming provides a powerful, compact and expressive syntax for accessing, manipulating and operating on data in vectors, matrices and higher-dimensional arrays. NumPy is the primary array programming library for the Python language. It has an essential role in research analysis pipelines in fields as diverse as physics, chemistry, astronomy, geoscience, biology, psychology, materials science, engineering, finance and economics. For example, in astronomy, NumPy was an important part of the software stack used in the discovery of gravitational waves 1 and in the first imaging of a black hole 2 . Here we review how a few fundamental array concepts lead to a simple and powerful programming paradigm for organizing, exploring and analysing scientific data. NumPy is the foundation upon which the scientific Python ecosystem is constructed. It is so pervasive that several projects, targeting audiences with specialized needs, have developed their own NumPy-like interfaces and array objects. Owing to its central position in the ecosystem, NumPy increasingly acts as an interoperability layer between such array computation libraries and, together with its application programming interface (API), provides a flexible framework to support the next decade of scientific and industrial analysis.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Nature, 2020 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Yapay Zeka

Artificial IntelligenceComputer Science