numpy

Science

数値計算

概要 numpy

NumPyは、Python の科学技術コンピューティングの基本パッケージです。これは、C および C++ コード、線形代数、フーリエ変換、乱数生成を統合するためのツールとともに、強力な N 次元配列オブジェクトを提供します。 Python エコシステム内のほぼすべてのデータサイエンスおよび機械学習ライブラリは、NumPy上に構築されています。

PyRunを使用すると、ブラウザでNumPyを直接使用できます。pip のインストール、仮想環境、セットアップは必要ありません。完全なNumPyライブラリはPyodideのWebAssemblyディストリビューション内にバンドルされており、コードがそれをインポートすると自動的にロードされます。これにより、PyRunは、ローカルマシンに触れることなく数値計算を実験する最も速い方法の 1 つになります。

コードと実行の出力

行列の乗算、ドット積、および基本的な統計。

NumPy Matrix Opsエディターで実行

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))