numpy

Science

수치 컴퓨팅

개요 numpy

NumPy은 Python의 과학 컴퓨팅을 위한 기본 패키지입니다. C 및 C++ 코드, 선형 대수, 푸리에 변환 및 난수 생성을 통합하기 위한 도구와 함께 강력한 N차원 배열 개체를 제공합니다. Python 생태계의 거의 모든 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리는NumPy위에 구축됩니다.

PyRun를 사용하면 브라우저에서 직접NumPy을(를) 사용할 수 있습니다. pip 설치, 가상 환경, 설정이 필요하지 않습니다. 전체NumPy라이브러리는Pyodide의WebAssembly배포판 내에 번들로 포함되어 있으며 코드에서 이를 가져올 때 자동으로 로드됩니다. 이로 인해PyRun은 로컬 머신을 건드리지 않고도 수치 계산을 실험할 수 있는 가장 빠른 방법 중 하나가 됩니다.

코드 및 실행 출력

행렬 곱셈, 내적, 기본 통계.

NumPy Matrix Ops에디터에서 실행

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))