¡Crea y manipula datos numéricos con NumPy fácilmente!

NumPy for Mac

NumPy for Mac

  -  19.3 MB  -  Código Abierto
  • Última Versión

    NumPy 2.2.5 ÚLTIMO

  • Revisado por

    Daniel Leblanc

  • Sistema Operativo

    macOS 10.13 High Sierra or later

  • Ránking Usuario

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  • Autor / Producto

    Jarrod Millman / Enlace Externo

  • Nombre de Fichero

    numpy-2.2.5.tar.gz

NumPy (Numerical Python) es el paquete fundamental para la computación científica con Python. NumPy tiene licencia BSD, lo que permite su reutilización con pocas restricciones.

Contiene, entre otras cosas:
  • Un potente objeto array N-dimensional
  • Funciones sofisticadas (broadcasting)
  • Herramientas para integrar código C/C++ y Fortran
  • Útiles capacidades de álgebra lineal, transformada de Fourier y números aleatorios
Además de sus obvios usos científicos, también se puede utilizar como un contenedor multidimensional eficiente de datos genéricos. Se pueden definir tipos de datos arbitrarios.

Esto permite a NumPy para macOS integrarse de forma fluida y rápida con una amplia variedad de bases de datos.

Un archivo completo de documentación para todas las versiones de NumPy (Numerical Python) (versiones menores; las versiones de corrección de errores no contienen cambios significativos en la documentación) desde 2009 se puede encontrar en https://docs.scipy.org.

Cómo usar

Abra Terminal en su Mac

Instale NumPy usando el comando pip: pip install numpy

Inicie Python o use Jupyter Notebook

Importe NumPy en su script: import numpy as np

Use las funciones de NumPy para matrices y operaciones matemáticas

Requisitos del sistema
  • macOS 10.13 (High Sierra) o posterior
  • Python 3.7 o posterior instalado
  • Al menos 1 GB de RAM (se recomiendan 2 GB)
  • 100 MB de espacio libre en disco
  • Conexión a Internet para la instalación
VENTAJAS
  • Cálculos de matrices rápidos
  • Admite el manejo de grandes cantidades de datos
  • Compatible con las herramientas de Python
  • Funciones matemáticas enriquecidas
  • Funciona bien con SciPy y Pandas
DESVENTAJAS
  • No es ideal para tareas pequeñas
  • Funciones de visualización limitadas
  • Requiere un IDE externo para la interfaz de usuario
  • Puede ser lento con bucles de Python puro
Nota: Requiere Python.

También disponible: Descargar NumPy para Windows

Traducido por el Equipo de Localización de Filehorse


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