Recensioni e Dettagli del Prodotto numpy download

Facile da sincronizzare con altre librerie. Una buona combinazione di C e Fortran lo rende migliore del Python standard. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non ottimale per il multi-threading e necessita di un'elevata capacità di archiviazione Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Numpy è utilizzato per operazioni matematiche e numeriche complesse. Fornisce calcoli efficienti di array e matrici. La velocità di esecuzione è elevata. In Numpy possono essere definiti tipi di dati arbitrari. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'allocazione della memoria è contigua. Le operazioni di inserimento e cancellazione sono costose a causa di tale memoria. Non adatto per set di dati più grandi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È una grande libreria per fare matematica avanzata che ci aiuta a lavorare con gli array e le matrici multidimensionali di Python. È molto facile da usare. Viene fornita con Anaconda. Può essere utilizzata in modo efficiente con le librerie relative alla scienza dei dati. Facilita l'elaborazione di grandi set di dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ogni caratteristica è molto buona. Forse i parametri possono essere migliorati o il numero di moduli pronti può essere aumentato. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La cosa migliore di NumPy è la sua implementazione degli array. Posso implementare array a 1D, 2D e più dimensioni. Posso anche cambiare il tipo di dati dell'array. Posso usare NumPy per l'elaborazione delle immagini. È una libreria molto veloce per le operazioni matematiche. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A causa della ricca collezione di funzioni, devo controllare la documentazione ogni volta che è necessario qualcosa e non lo ricordo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

NumPy ha così tante funzionalità. Penso che i pacchetti più utilizzati nella scienza dei dati siano NumPy e Pandas. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non vedo alcun svantaggio o antipatia per NumPy. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Amo come sia possibile fare qualsiasi cosa venga in mente quando qualcuno dice "Matematica" con la libreria NumPy. Contiene così tante funzionalità per leggere, manipolare, calcolare, visualizzare dati. Fornisce una base fondamentale, quasi una piattaforma per eseguire tutto. Si può creare un semplice algoritmo di regressione logistica da zero, o una complessa rete neurale profonda con gli stessi strumenti, addestrarla, ottimizzarla. Tuttavia, gli strumenti che i Data Scientists usano sono già costruiti su NumPy, per esempio: Pandas, Sci-kit Learn.

Senza contare che è estremamente efficiente. Poiché le funzioni esistenti in NumPy sono in parte scritte in C e sono implementazioni vettorializzate, sono decine di volte più veloci rispetto a scrivere cicli for in Python. Le operazioni di algebra lineare sono particolarmente critiche in questo contesto poiché l'implementazione degli algoritmi di machine learning, specialmente le reti neurali, necessita di implementazioni vettorializzate e veloci. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non ci sono davvero svantaggi. NumPy può facilmente essere la libreria perfetta per la matematica, e quindi per il machine learning. L'unica cosa che posso nominare è che non ha supporto GPU, tuttavia questo è il segreto della sua semplicità. Il supporto GPU richiederebbe troppa compatibilità che alla fine distruggerebbe la "bellezza nella semplicità" di NumPy. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Numpy è una libreria straordinaria, la cosa che mi piace di più di Numpy è la sua performance. Numpy è molto, molto più veloce rispetto alle liste di Python. Hanno una struttura dati array integrata, che è davvero facile da usare e più veloce. Nell'array di Numpy la moltiplicazione di matrici e la manipolazione di vettori è super veloce. Nel complesso è la migliore libreria per cose relative al Machine Learning, lavori di ricerca. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Le prestazioni di Numpy sono ottime, ma se non stai ottimizzando per le prestazioni, allora le liste di Python sono sufficienti per svolgere il lavoro. Nessuna importazione extra e installazione della libreria Numpy. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ho usato questa libreria in un corso online di Python. Non siamo andati troppo in profondità con NumPy, ma l'abbiamo usato per convertire immagini in array per applicazioni di visione artificiale. Dato che NumPy è stato progettato per il calcolo scientifico e il deep learning, sono davvero impressionato dalla sua versatilità in altri ambiti come la visione artificiale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sono un principiante relativo quando si tratta di Python in generale, ma ho trovato la documentazione per NumPy piuttosto opaca nella sua organizzazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

- Nella matrice e nelle operazioni vettoriali di Numpy sono implementate in modo efficiente.

- L'array di NumPy è più veloce e offre molte funzionalità integrate, come FFT, convoluzioni, ricerca veloce, statistiche di base, algebra lineare, istogrammi, ecc.

- Ho usato librerie di machine learning come sci-kit-learn o tensorflow che utilizzano array numpy come input, il che rende il calcolo più veloce.

- Supporta il calcolo vettorializzato.

- Statistiche descrittive efficienti e aggregazione/sintesi dei dati.

- In generale, Numpy elabora più velocemente e utilizza meno codice rispetto alle liste. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ho usato Numpy regolarmente nei problemi di Machine Learning perché è più veloce ed efficiente. Ma se le prestazioni non sono un problema, una normale lista Python farà il lavoro. La lista Python è efficiente e facile da programmare.

Inoltre, per iniziare con Numpy c'è una curva di apprendimento. All'inizio, potresti essere confuso su come usarlo.

Usare Numpy nell'elaborazione delle immagini lo trovo sempre complicato. Perché ci sono molte variabili che dovresti prendere in considerazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.