numpy

Science

Computación numérica

Descripción general numpy

NumPyes el paquete fundamental para la informática científica en Python. Proporciona un potente objeto de matriz N-dimensional, junto con herramientas para integrar código C y C++, álgebra lineal, transformadas de Fourier y generación de números aleatorios. Casi todas las bibliotecas de ciencia de datos y aprendizaje automático del ecosistema Python están construidas sobreNumPy.

ConPyRun, puede usarNumPydirectamente en su navegador: sin instalación de pip, sin entorno virtual, sin configuración. La bibliotecaNumPycompleta está incluida dentro de la distribuciónWebAssemblydePyodidey ​​se carga automáticamente cuando su código la importa. Esto hace quePyRunsea una de las formas más rápidas de experimentar con la computación numérica sin tocar su máquina local.

Código y salida de ejecución

Multiplicación de matrices, producto escalar y estadística básica.

NumPy Matrix OpsEjecutar en el editor
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))

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