numpy

Science

Calcolo numerico

Panoramica numpy

NumPyè il pacchetto fondamentale per il calcolo scientifico in Python. Fornisce un potente oggetto array N-dimensionale, insieme a strumenti per l'integrazione di codice C e C++, algebra lineare, trasformate di Fourier e generazione di numeri casuali. Quasi tutte le librerie di data science e machine learning nell'ecosistema Python sono basate suNumPy.

ConPyRun, puoi utilizzareNumPydirettamente nel tuo browser: nessuna installazione pip, nessun ambiente virtuale, nessuna configurazione. La libreria completaNumPyè inclusa nella distribuzioneWebAssemblydiPyodidee viene caricata automaticamente quando il codice la importa. Ciò rendePyRununo dei modi più veloci per sperimentare il calcolo numerico senza toccare la macchina locale.

Codice e output di esecuzione

Moltiplicazione di matrici, prodotto scalare e statistica di base.

NumPy Matrix OpsEsegui nell'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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