numpy
ScienceNumerisches Rechnen
Übersicht numpy
NumPyist das Basispaket für wissenschaftliches Rechnen in Python. Es bietet ein leistungsstarkes N-dimensionales Array-Objekt sowie Tools zur Integration von C- und C++-Code, linearer Algebra, Fourier-Transformationen und Zufallszahlengenerierung. Nahezu jede Bibliothek für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen im Python-Ökosystem basiert aufNumPy.
MitPyRunkönnen SieNumPydirekt in Ihrem Browser verwenden – keine Pip-Installation, keine virtuelle Umgebung, kein Setup. Die vollständigeNumPy-Bibliothek ist in derWebAssembly-Distribution vonPyodidegebündelt und wird automatisch geladen, wenn Ihr Code sie importiert. Dies machtPyRunzu einer der schnellsten Möglichkeiten, mit numerischen Berechnungen zu experimentieren, ohne Ihren lokalen Computer zu berühren.
Code- und Ausführungsausgabe
Matrixmultiplikation, Skalarprodukt und grundlegende Statistiken.
import numpy as np
# Create two 3x3 matrices
A = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
B = np.array([[9, 8, 7],
[6, 5, 4],
[3, 2, 1]])
print("Matrix A:\n", A)
print("\nMatrix B:\n", B)
# Matrix Multiplication
C = np.dot(A, B)
print("\nDot Product (A · B):\n", C)
# Element-wise operations
print("\nA + B:\n", A + B)
print("\nMean of A:", np.mean(A))
print("Std of A:", np.std(A).round(4))Verwandte Pakete
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