numpy

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数值计算

概述 numpy

NumPy是 Python 中科学计算的基础包。它提供了强大的 N 维数组对象，以及用于集成 C 和 C++ 代码、线性代数、傅立叶变换和随机数生成的工具。 Python 生态系统中几乎每个数据科学和机器学习库都构建在NumPy之上。

使用PyRun，您可以直接在浏览器中使用NumPy— 无需 pip 安装，无需虚拟环境，无需设置。完整的NumPy库捆绑在Pyodide的WebAssembly发行版中，并在代码导入时自动加载。这使得PyRun成为在不接触本地计算机的情况下进行数值计算实验的最快方法之一。

代码和执行输出

矩阵乘法、点积和基本统计。

NumPy Matrix Ops在编辑器中运行

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))

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代码和执行输出

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