Reseñas y detalles del producto de numpy download

Fácil de sincronizar con otras bibliotecas. La buena combinación de C y Fortran lo hace mejor que el Python estándar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No es óptimo para la multitarea y necesita un alto almacenamiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Numpy is used for complex mathematical and numerical operations. It provides efficient calculations of arrays and matrices. Execution speed is high. Arbitrary data types can be defined in Numpy. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Allocation of memory is contiguous. Insertion and deletion operations are costly due to such memory. Not suitable for larger datasets. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es una gran biblioteca para hacer matemáticas avanzadas que nos ayuda a trabajar con los arrays y matrices multidimensionales de Python. Es muy fácil de usar. Viene con Anaconda. Se puede utilizar de manera eficiente con bibliotecas relacionadas con la ciencia de datos. Facilita el procesamiento de grandes conjuntos de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Cada característica es muy buena. Tal vez los parámetros puedan mejorarse o el número de módulos listos pueda aumentarse. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo mejor de NumPy es su implementación de arrays. Puedo implementar arrays de 1D, 2D y más dimensiones. También puedo cambiar el tipo de datos del array. Puedo usar NumPy para el procesamiento de imágenes. Es una biblioteca muy rápida para operaciones matemáticas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Debido a la rica colección de funciones, tengo que consultar la documentación cada vez que se requiere algo y no lo recuerdo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

NumPy tiene tantas funcionalidades. Creo que el paquete más utilizado en ciencia de datos es NumPy y Pandas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No veo inconvenientes ni desagrado por NumPy. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me encanta cómo es posible hacer cualquier cosa que se nos ocurra cuando alguien dice "Matemáticas" con la biblioteca NumPy. Contiene tanta funcionalidad para leer, manipular, calcular, visualizar datos. Proporciona una base fundamental, casi una plataforma para realizar todo. Se puede crear un algoritmo de regresión logística simple desde cero, o una red neuronal profunda y compleja con las mismas herramientas, entrenarla, optimizarla. No obstante, las herramientas que los Científicos de Datos utilizan ya están construidas sobre NumPy, por ejemplo: Pandas, Sci-kit Learn.

Sin mencionar que es extremadamente eficiente. Dado que las funciones que existen en NumPy están escritas en parte en C y son implementaciones vectorizadas, son decenas de veces más rápidas que escribir bucles for en Python. Las operaciones de álgebra lineal son especialmente críticas en este término, ya que la implementación de algoritmos de aprendizaje automático, especialmente redes neuronales, necesita implementaciones vectorizadas y rápidas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Realmente no hay desventajas. NumPy puede ser fácilmente la biblioteca perfecta para matemáticas, por lo tanto, para el aprendizaje automático. Lo único que puedo nombrar es que no tiene soporte para GPU, sin embargo, este es el secreto de su simplicidad. El soporte para GPU requeriría demasiada compatibilidad, lo que al final destruiría la "belleza en la simplicidad" de NumPy. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Numpy es una biblioteca increíble, lo que más me gusta de Numpy es su rendimiento. Numpy es mucho más rápido en comparación con las listas de Python. Tienen una estructura de datos de matriz incorporada, que es realmente fácil de trabajar y más rápida. En el array de Numpy, la multiplicación de matrices y la manipulación de vectores es súper rápida. En general, es la mejor biblioteca para cosas relacionadas con el aprendizaje automático, trabajo relacionado con la investigación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El rendimiento de Numpy es excelente, pero si no estás optimizando para el rendimiento, entonces las listas de Python son suficientes para hacer el trabajo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usé esta biblioteca en un curso en línea de Python. No profundizamos mucho en NumPy, pero lo usamos para convertir imágenes en matrices para aplicaciones de visión por computadora. Dado que NumPy fue diseñado para el cálculo científico y el aprendizaje profundo, estoy realmente impresionado por su versatilidad en otras áreas como la visión por computadora. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Soy un novato relativo cuando se trata de Python en general, pero encontré la documentación de NumPy algo opaca en su organización. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- En la matriz y las operaciones de vectores de Numpy se implementan de manera eficiente.

- El array de NumPy es más rápido y obtienes mucho incorporado con NumPy, FFTs, convoluciones, búsqueda rápida, estadísticas básicas, álgebra lineal, histogramas, etc.

- Usé bibliotecas de aprendizaje automático como sci-kit-learn o tensorflow que utilizan arrays de numpy como entrada, lo que hace que el cálculo sea más rápido.

- Soporta la computación vectorizada.

- Estadísticas descriptivas eficientes y agregación/resumen de datos.

- En general, Numpy procesa más rápido y utiliza menos código en comparación con las listas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usé Numpy regularmente en problemas de aprendizaje automático porque es más rápido y eficiente. Pero si el rendimiento no es un problema, una lista normal de Python hará el trabajo. La lista de Python es eficiente y fácil de programar. También, para comenzar con Numpy hay una curva de aprendizaje. Al principio, podrías desconcertarte sobre cómo usarlo. Usar Numpy en el procesamiento de imágenes siempre me resulta complicado. Porque hay muchas variables que debes tener en cuenta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.