Prós e Contras de numpy download

Fácil de sincronizar com outras bibliotecas. Boa mistura de C e Fortran torna-o melhor do que o Python padrão. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não é ideal para multi-threading e precisa de alto armazenamento Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Allocation of memory is contiguous. Insertion and deletion operations are costly due to such memory. Not suitable for larger datasets. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É uma ótima biblioteca para fazer matemática avançada que nos ajuda a trabalhar com arrays e matrizes multidimensionais do Python. É muito fácil de usar. Vem com o Anaconda. Pode ser usada de forma eficiente com bibliotecas relacionadas à ciência de dados. Facilita o processamento em grandes conjuntos de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Cada recurso é muito bom. Talvez os parâmetros possam ser melhorados ou o número de módulos prontos possa ser aumentado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor coisa sobre o NumPy é sua implementação de arrays. Posso implementar arrays de 1D, 2D e mais dimensões. Posso também mudar o tipo de dado do array. Posso usar o NumPy para Processamento de Imagens. É uma biblioteca muito rápida para operações matemáticas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Por causa da rica coleção de funções, tenho que verificar a documentação sempre que algo é necessário e não me lembro. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

NumPy tem tantas funcionalidades. Acho que o pacote mais utilizado em ciência de dados é o NumPy e o Pandas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não vejo nenhuma desvantagem ou aversão ao NumPy. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Adoro como é possível fazer qualquer coisa que vem à mente quando alguém diz "Matemática" com a biblioteca NumPy. Ela contém tantas funcionalidades para ler, manipular, calcular, visualizar dados. Ela fornece uma base fundamental, quase uma plataforma para realizar tudo. Pode-se criar um algoritmo de regressão logística simples do zero, ou uma rede neural profunda complexa com as mesmas ferramentas, treiná-la, otimizá-la. No entanto, as ferramentas que os Cientistas de Dados usam já são construídas sobre o NumPy, por exemplo: Pandas, Sci-kit Learn.

Sem mencionar que é extremamente eficiente. Como as funções existentes no NumPy são em parte escritas em C e são implementações vetorizadas, elas são dezenas de vezes mais rápidas do que escrever loops for em Python. Operações de álgebra linear são especialmente críticas neste termo, já que a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina, especialmente redes neurais, precisa de implementações vetorizadas e rápidas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há realmente desvantagens. NumPy pode facilmente ser a biblioteca perfeita para matemática, portanto, para aprendizado de máquina. A única coisa que posso mencionar é que não tem suporte a GPU, no entanto, este é o segredo de sua simplicidade. O suporte a GPU exigiria muita compatibilidade, o que, no final, destruiria a "beleza na simplicidade" do NumPy. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Numpy é uma biblioteca incrível, a melhor coisa que eu gosto sobre Numpy é seu desempenho. Numpy é muito, muito mais rápido em comparação com listas Python. Eles têm uma estrutura de dados de array embutida, que é realmente fácil de trabalhar e mais rápida. No array Numpy, a multiplicação de matrizes e a manipulação de vetores são super rápidas. No geral, é a melhor biblioteca para coisas relacionadas a aprendizado de máquina, trabalho relacionado a pesquisa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O desempenho do Numpy é ótimo, mas se você não está otimizando para desempenho, então listas em Python são suficientes para fazer o trabalho. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu usei esta biblioteca em um curso online de Python. Nós não nos aprofundamos muito no NumPy, mas o usamos para converter imagens em matrizes para aplicações de visão computacional. Considerando que o NumPy foi projetado para computação científica e aprendizado profundo, estou realmente impressionado com sua versatilidade em outras áreas, como visão computacional. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sou relativamente novo quando se trata de Python em geral, mas achei a documentação do NumPy um tanto opaca em sua organização. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

- Na matriz e operações de vetor do Numpy são implementadas de forma eficiente.

- O array do NumPy é mais rápido e você obtém muito embutido com o NumPy, FFTs, convoluções, busca rápida, estatísticas básicas, álgebra linear, histogramas, etc.

- Eu usei bibliotecas de aprendizado de máquina como sci-kit-learn ou tensorflow que usam arrays numpy como entrada, o que torna a computação mais rápida.

- Suporta computação vetorizada.

- Estatísticas descritivas eficientes e agregação/resumo de dados.

- Em geral, o Numpy processa mais rápido e usa menos código em comparação com listas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu usava Numpy regularmente em problemas de Machine Learning porque é mais rápido e eficiente. Mas se o desempenho não for um problema, uma lista normal do Python fará o trabalho. A lista do Python é eficiente e fácil de programar. Além disso, para começar com Numpy, há uma curva de aprendizado. No início, você pode se confundir sobre como usá-lo. Usar Numpy em Processamento de Imagem, eu sempre acho complicado. Porque há muitas variáveis que você deve levar em consideração. Análise coletada por e hospedada no G2.com.