NumPylà một thư viện mạnh mẽ trong Python cung cấp hỗ trợ cho các mảng và ma trận lớn, đa chiều, cùng với một tập hợp các hàm toán học cao cấp để thao tác trên các mảng này. Nó là một trong những thư viện cốt lõi trong hệ sinh thái tính toán khoa học và được sử dụng rộng rãi cho các tác vụ từ các phép toán toán học đơn giản đến phân tích dữ liệu phức tạp.

Tính năng chính của NumPy là đối tượng ndarray (mảng n chiều), đây là một bộ chứa nhanh và linh hoạt cho các tập dữ liệu lớn trong Python. Không giống như danh sách trong Python, các mảng NumPy được lưu trữ ở những vị trí bộ nhớ liên tục, điều này cho phép truy cập và thao tác chúng hiệu quả hơn. Điều này làm cho NumPy rất có giá trị trong việc xử lý lượng dữ liệu lớn và thực hiện các tính toán toán học yêu cầu tốc độ và độ chính xác.

NumPy cung cấp một bộ sưu tập lớn các hàm toán học, chẳng hạn như các phép toán đại số tuyến tính, các hàm thống kê và tạo số ngẫu nhiên. Những hàm này được tối ưu hóa cho hiệu suất và có thể được thực thi một cách hiệu quả, làm cho NumPy trở thành công cụ thiết yếu cho bất kỳ ai làm việc trong ngành khoa học dữ liệu, học máy hoặc nghiên cứu khoa học.

NumPy đã trở thành nền tảng cho nhiều thư viện khoa học dữ liệu khác trong Python, chẳng hạn như pandas, SciPy và scikit-learn. Khả năng tích hợp liền mạch với các thư viện này và sự hỗ trợ rộng rãi từ cộng đồng làm cho NumPy trở thành lựa chọn hàng đầu cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu muốn thực hiện phân tích dữ liệu và tính toán số một cách hiệu quả.


Các tính năng chính:

  • Mảng N-chiều: Đối tượng mảng đa chiều hiệu quả để xử lý các tập dữ liệu lớn.
  • Phát sóng: Cho phép phép toán số học trên các mảng có hình dạng khác nhau mà không cần lặp tường minh.
  • Hàm số phổ quát (ufuncs): Các phép toán nhanh, theo từng phần tử trên mảng để thực hiện các tính toán toán học.
  • Chỉ mục và Slicing: Công cụ mạnh mẽ để truy cập và thao tác dữ liệu bên trong các mảng.
  • Đại số tuyến tính và các hàm toán học: Hỗ trợ tích hợp cho các phép toán ma trận, đại số tuyến tính và các hàm thống kê.
  • Tương tác: Tương thích với các thư viện khoa học khác và có thể kết nối với mã C, C++, và Fortran.
  • Sinh Số Ngẫu Nhiên: Công cụ tạo số ngẫu nhiên cho mô phỏng và ứng dụng thống kê.
  • Sử Dụng Bộ Nhớ Hiệu Quả: Sử dụng bộ nhớ hiệu quả hơn và nhanh hơn danh sách Python khi xử lý các tập dữ liệu lớn.

NumPy Python

Chương trình có sẵn bằng các ngôn ngữ khác.

Đánh giá của người dùng

Đánh giá của người dùng

Giấy phép:

Miễn phí

Yêu cầu:

Windows 7/ Windows 8/ Windows 10/ Windows 11

Ngôn ngữ:

Multi-languages

Kích thước:

19.29 MB

Nhà xuất bản:

NumPy team

Cập nhật:

Dec 10, 2024

Sạch sẻ

Phần mềm báo cáo

Phần mềm của lập trình viên

NumPy 2.3.5

Mức độ bảo mật

Để tránh bất kỳ thiệt hại tiềm ẩn nào cho thiết bị của bạn và đảm bảo an toàn cho dữ liệu và quyền riêng tư của bạn, đội ngũ của chúng tôi kiểm tra mỗi khi một tệp cài đặt mới được tải lên máy chủ của chúng tôi hoặc được liên kết với một máy chủ từ xa và định kỳ xem xét lại tệp để xác nhận hoặc cập nhật trạng thái của nó. Dựa trên việc kiểm tra này, chúng tôi thiết lập các mức độ an ninh sau cho bất kỳ tệp nào có thể tải xuống.

Sạch sẻ

Rất có khả năng phần mềm này là sạch.

Chúng tôi đã quét các tệp và URL liên quan đến chương trình phần mềm này trong hơn 60 dịch vụ diệt virus hàng đầu thế giới; không phát hiện mối đe dọa nào có thể xảy ra. Và không có phần mềm bên thứ ba nào được đóng gói.

Cảnh báo

Chương trình này được hỗ trợ bởi quảng cáo và có thể đề nghị cài đặt các chương trình của bên thứ ba không cần thiết. Chúng có thể bao gồm một thanh công cụ, thay đổi trang chủ của bạn, công cụ tìm kiếm mặc định hoặc cài đặt các chương trình khác. Đây có thể là những phát hiện sai, và người dùng của chúng tôi được khuyên nên cẩn thận khi cài đặt và sử dụng phần mềm này.

Khuyết tật

Phần mềm này không còn khả dụng để tải xuống. Rất có thể chương trình phần mềm này có chứa mã độc hoặc có vấn đề về bảo mật hoặc lý do khác.

Gửi báo cáo

Cảm ơn bạn!
Báo cáo của bạn đã được gửi.

Chúng tôi sẽ xem xét yêu cầu của bạn và thực hiện hành động thích hợp.

Xin lưu ý rằng bạn sẽ không nhận được thông báo về bất kỳ hành động nào được thực hiện do báo cáo này. Chúng tôi xin lỗi vì bất kỳ sự bất tiện nào mà điều này có thể gây ra.

Chúng tôi cảm ơn sự giúp đỡ của bạn trong việc giữ cho trang web của chúng tôi sạch sẽ và an toàn.