NumFOCUS
25 reseñas
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Calificación promedio de estrellas
4.7
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NumFOCUS Reviews
CM
Chandresh M.
System Engineer at TCS | AI | ML | AR | Learning EverydayMejor biblioteca para el procesamiento matemático en python.
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.
BD
Bhawin D.
La biblioteca perfecta para matemáticas y mucho más.
NumPy tiene tantas funcionalidades. Creo que el paquete más utilizado en ciencia de datos es NumPy y Pandas.
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