Avis et détails du produit numpy download

Facile à synchroniser avec d'autres bibliothèques. Un bon mélange de C et de Fortran le rend meilleur que le Python standard. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pas optimal pour le multi-threading et nécessite un stockage élevé Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Numpy est utilisé pour des opérations mathématiques et numériques complexes. Il permet des calculs efficaces de tableaux et de matrices. La vitesse d'exécution est élevée. Des types de données arbitraires peuvent être définis dans Numpy. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'allocation de mémoire est contiguë. Les opérations d'insertion et de suppression sont coûteuses en raison de cette mémoire. Pas adapté aux ensembles de données plus volumineux. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est une excellente bibliothèque pour faire des mathématiques avancées qui nous aide à travailler avec les tableaux et matrices multidimensionnels de Python. Il est très facile à utiliser. Il est fourni avec Anaconda. Il peut être utilisé efficacement avec des bibliothèques liées à la science des données. Il facilite le traitement de grands ensembles de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Chaque fonctionnalité est très bonne. Peut-être que les paramètres peuvent être améliorés ou que le nombre de modules prêts à l'emploi peut être augmenté. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La meilleure chose à propos de NumPy est son implémentation de tableau. Je peux implémenter des tableaux 1D, 2D et plus de dimensions. Je peux également changer le type de données du tableau. Je peux utiliser NumPy pour le traitement d'images. C'est une bibliothèque très rapide pour les opérations mathématiques. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

En raison de la riche collection de fonctions, je dois vérifier la documentation chaque fois que quelque chose est nécessaire, et je ne m'en souviens pas. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

NumPy a tellement de fonctionnalités. Je pense que le package le plus utilisé en science des données est NumPy et Pandas. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je ne vois aucun inconvénient ou aversion pour NumPy. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime la façon dont il est possible de faire tout ce qui vient à l'esprit quand quelqu'un dit "Math" avec la bibliothèque NumPy. Elle contient tant de fonctionnalités pour lire, manipuler, calculer, visualiser des données. Elle fournit une base fondamentale, presque une plateforme pour tout réaliser. On peut créer un simple algorithme de régression logistique à partir de zéro, ou un réseau de neurones profond complexe avec les mêmes outils. Néanmoins, les outils que les Data Scientists utilisent sont déjà construits sur NumPy, par exemple : Pandas, Sci-kit Learn.

Sans parler de son efficacité extrême. Étant donné que les fonctions existant dans NumPy sont en partie écrites en C et sont des implémentations vectorisées, elles sont des dizaines de fois plus rapides que d'écrire des boucles for en Python. Les opérations d'algèbre linéaire sont particulièrement critiques dans ce contexte puisque l'implémentation des algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier les réseaux de neurones, nécessite des implémentations vectorisées et rapides. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a vraiment pas d'inconvénients. NumPy peut facilement être la bibliothèque parfaite pour les mathématiques, donc l'apprentissage automatique. La seule chose que je peux nommer est qu'il n'a pas de support GPU, cependant c'est le secret de sa simplicité. Le support GPU nécessiterait trop de compatibilité, ce qui finirait par détruire la "beauté dans la simplicité" de NumPy. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Numpy est une bibliothèque incroyable, la meilleure chose que j'aime à propos de Numpy est sa performance. Numpy est beaucoup plus rapide par rapport aux listes Python. Ils ont une structure de données de tableau intégrée, qui est vraiment facile à utiliser et plus rapide. Dans le tableau Numpy, la multiplication de matrices et la manipulation de vecteurs sont super rapides. Dans l'ensemble, c'est la meilleure bibliothèque pour les choses liées à l'apprentissage automatique, le travail de recherche. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La performance de Numpy est excellente, mais si vous n'optimisez pas pour la performance, alors les listes Python sont suffisantes pour faire le travail. Pas d'importation supplémentaire et d'installation de la bibliothèque Numpy. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'ai utilisé cette bibliothèque dans un cours de Python en ligne. Nous n'avons pas exploré NumPy en profondeur, mais nous l'avons utilisé pour convertir des images en tableaux pour des applications de vision par ordinateur. Étant donné que NumPy a été conçu pour le calcul scientifique et l'apprentissage profond, je suis vraiment impressionné par sa polyvalence dans d'autres domaines tels que la vision par ordinateur. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je suis un novice en ce qui concerne Python en général, mais j'ai trouvé la documentation pour NumPy quelque peu opaque dans son organisation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

- Dans Numpy, les opérations sur les matrices et les vecteurs sont mises en œuvre de manière efficace.

- Le tableau NumPy est plus rapide et vous obtenez beaucoup de fonctionnalités intégrées avec NumPy, FFTs, convolutions, recherche rapide, statistiques de base, algèbre linéaire, histogrammes, etc.

- J'ai utilisé des bibliothèques d'apprentissage automatique comme sci-kit-learn ou tensorflow qui utilisent des tableaux numpy comme entrée, ce qui rend le calcul plus rapide.

- Il prend en charge le calcul vectorisé.

- Statistiques descriptives efficaces et agrégation/résumé des données.

- En général, Numpy traite plus rapidement et utilise moins de code par rapport aux listes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'ai utilisé Numpy régulièrement dans les problèmes d'apprentissage automatique parce qu'il est plus rapide et efficace. Mais si la performance n'est pas un problème, une liste Python normale fera l'affaire. La liste Python est efficace et facile à programmer. Aussi, pour commencer avec Numpy, il y a une courbe d'apprentissage. Au début, vous pourriez être déconcerté à ce sujet, comment l'utiliser. Pour utiliser Numpy dans le traitement d'images, je trouve toujours cela délicat. Parce qu'il y a beaucoup de variables à prendre en considération. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.