NumPy

– это математическая библиотека для языка Python, предоставляющая объект-массив, функции линейной алгебры и преобразование Фурье. Она очень популярна при выполнении научных расчетов на Python и иногда даже используется вместо специализированных инструментов типа пакета MATLAB. Ранее мы пользовались библиотекой для реализации алгоритма NMF. Домашняя страница – http://numpy.scipy.org.

Установка на платформе Windows

На странице http://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id= 1369&package_id=175103 имеется двоичный инсталлятор для Windows.

Скачайте EXE-файл, соответствующий вашей версии Python, и запустите его. Мастер установки спросит, куда установлен Python на вашей машине, и произведет установку в указанную папку.

Установка на другие платформы

На других платформах собирается из исходных файлов, которые можно скачать со страницы http://sourceforge.net/project/showfiles. php?group_id=1369&package_id=175103. Скачайте TAR.GZ-файл, соответствующий вашей версии Python, и выполните следующие команды, подставив вместо 1.0.2 номер скачанной версии: $ gunzip numpy-1.0.2.tar.gz $ tar xvf numpy-1.0.2.tar.gz $ cd numpy-1.0.2 $ python setup.py install

Простой пример использования

В этом примере показано, как создать матрицы, перемножить их, транспонировать и линеаризовать:

>>> from numpy import * >>> a=matrix([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> b=matrix([[1,2],[3,4],[5,6]]) >>> a*b

matrix([[22, 28],

[49, 64]]) >>> a.transpose( ) matrix([[1, 4], [2, 5], [3, 6]]) >>> a.flatten( ) matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])

Вы можете следить за любыми ответами на эту запись через RSS 2.0 ленту. Вы можете оставить ответ, или trackback с вашего собственного сайта.

Оставьте отзыв

XHTML: Вы можете использовать следующие теги: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

 
Rambler's Top100