numpy

Science

Численные вычисления

Обзор numpy

NumPy— это базовый пакет для научных вычислений на Python. Он предоставляет мощный объект N-мерного массива, а также инструменты для интеграции кода C и C++, линейной алгебры, преобразований Фурье и генерации случайных чисел. Почти каждая библиотека обработки данных и машинного обучения в экосистеме Python построена на основеNumPy.

СPyRunвы можете использоватьNumPyпрямо в браузере — без установки pip, без виртуальной среды, без настройки. Полная библиотекаNumPyвключена в дистрибутивWebAssemblyPyodideи загружается автоматически, когда ваш код импортирует ее. Это делаетPyRunодним из самых быстрых способов экспериментировать с численными вычислениями, не затрагивая локальный компьютер.

Код и вывод выполнения

Умножение матриц, скалярное произведение и базовая статистика.

NumPy Matrix OpsЗапустить в редакторе

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))