Numerical Python
par Numpy developers
NumPy est un package Python qui fournit des outils et des structures de données avancées pour les calculs scientifiques et numériques.
Système d'exploitation: Windows
Éditeur: Numpy developers
Version : Numerical Python 1.14.5
Contrôle antivirus: a passé
Numerical Python (NumPy) est une bibliothèque Python qui fournit des fonctionnalités matricielles avancées pour la manipulation et le traitement des données numériques. NumPy propose un cadre puissant et flexible pour le calcul scientifique et la manipulation de grandes quantités de données numériques. La bibliothèque NumPy peut être utilisée pour effectuer des calculs mathématiques, des opérations sur des matrices et des tableaux multidimensionnels, ainsi que des opérations sur des objets et des fonctions mathématiques.
NumPy est l'un des outils les plus utilisés pour le calcul scientifique avec Python. Il est très populaire auprès des développeurs, des scientifiques et des ingénieurs qui travaillent avec des données numériques. La bibliothèque NumPy est souvent utilisée pour effectuer des calculs scientifiques complexes, manipuler des tableaux numériques, effectuer des opérations sur des matrices et des tableaux multidimensionnels, et effectuer des opérations sur des objets et des fonctions mathématiques.
Liste de fonctionnalités de Numerical Python :
1. Calculs matriciels et calculs scientifiques : NumPy propose des fonctionnalités matricielles avancées pour le calcul scientifique et le traitement des données numériques. La bibliothèque NumPy peut être utilisée pour effectuer des calculs mathématiques, des opérations sur des matrices et des tableaux multidimensionnels, ainsi que des opérations sur des objets et des fonctions mathématiques.
2. Fonctionnalité de mise à l'échelle: NumPy offre une fonctionnalité de mise à l'échelle qui permet aux utilisateurs d'effectuer des opérations mathématiques sur des données numériques à l'échelle. La fonctionnalité de mise à l'échelle comprend des fonctions telles que la transformation de coordonnées, le dimensionnement et le rééchantillonnage de données.
3. Fonctions de traitement du signal : NumPy offre des fonctions de traitement du signal qui permettent aux utilisateurs de manipuler des données de signal, telles que des fonctions de filtrage, de convolution et de transformation.
4. Fonctionnalité de traitement des données : NumPy fournit des fonctions de traitement des données qui permettent aux utilisateurs de manipuler des données numériques, telles que des fonctions d'interpolation, de tri et de fusion.
5. Fonctionnalité d'analyse des données : NumPy offre des fonctionnalités d'analyse des données qui permettent aux utilisateurs d'effectuer des analyses statistiques et des opérations mathématiques sur des données numériques.
6. Fonctions de représentation graphique : NumPy offre des fonctions de représentation graphique qui permettent aux utilisateurs de représenter des données numériques sous forme graphique. Ces fonctions comprennent des fonctions telles que le tracé de courbes, le tracé de points, le tracé de surfaces et le tracé de nuages de points.
7. Fonctionnalité de sauvegarde et de chargement de données: NumPy fournit des fonctionnalités de sauvegarde et de chargement de données qui permettent aux utilisateurs de sauvegarder et de charger des données numériques à partir de fichiers. Ces fonctions comprennent des fonctions telles que la lecture et l'écriture de fichiers, le chargement et la sauvegarde de données, ainsi que la conversion de données entre différents formats de fichiers.
NumPy est l'un des outils les plus utilisés pour le calcul scientifique avec Python. Il est très populaire auprès des développeurs, des scientifiques et des ingénieurs qui travaillent avec des données numériques. La bibliothèque NumPy est souvent utilisée pour effectuer des calculs scientifiques complexes, manipuler des tableaux numériques, effectuer des opérations sur des matrices et des tableaux multidimensionnels, et effectuer des opérations sur des objets et des fonctions mathématiques.
Liste de fonctionnalités de Numerical Python :
1. Calculs matriciels et calculs scientifiques : NumPy propose des fonctionnalités matricielles avancées pour le calcul scientifique et le traitement des données numériques. La bibliothèque NumPy peut être utilisée pour effectuer des calculs mathématiques, des opérations sur des matrices et des tableaux multidimensionnels, ainsi que des opérations sur des objets et des fonctions mathématiques.
2. Fonctionnalité de mise à l'échelle: NumPy offre une fonctionnalité de mise à l'échelle qui permet aux utilisateurs d'effectuer des opérations mathématiques sur des données numériques à l'échelle. La fonctionnalité de mise à l'échelle comprend des fonctions telles que la transformation de coordonnées, le dimensionnement et le rééchantillonnage de données.
3. Fonctions de traitement du signal : NumPy offre des fonctions de traitement du signal qui permettent aux utilisateurs de manipuler des données de signal, telles que des fonctions de filtrage, de convolution et de transformation.
4. Fonctionnalité de traitement des données : NumPy fournit des fonctions de traitement des données qui permettent aux utilisateurs de manipuler des données numériques, telles que des fonctions d'interpolation, de tri et de fusion.
5. Fonctionnalité d'analyse des données : NumPy offre des fonctionnalités d'analyse des données qui permettent aux utilisateurs d'effectuer des analyses statistiques et des opérations mathématiques sur des données numériques.
6. Fonctions de représentation graphique : NumPy offre des fonctions de représentation graphique qui permettent aux utilisateurs de représenter des données numériques sous forme graphique. Ces fonctions comprennent des fonctions telles que le tracé de courbes, le tracé de points, le tracé de surfaces et le tracé de nuages de points.
7. Fonctionnalité de sauvegarde et de chargement de données: NumPy fournit des fonctionnalités de sauvegarde et de chargement de données qui permettent aux utilisateurs de sauvegarder et de charger des données numériques à partir de fichiers. Ces fonctions comprennent des fonctions telles que la lecture et l'écriture de fichiers, le chargement et la sauvegarde de données, ainsi que la conversion de données entre différents formats de fichiers.
Numerical Python offre aux utilisateurs une capacité puissante et flexible pour manipuler, analyser et visualiser des données numériques.
1. Système d'exploitation: Numerical Python est compatible avec Windows, Mac OS et Linux.
2. Processeur: Numerical Python nécessite un processeur à double cœur ou plus.
3. Mémoire: Numerical Python nécessite au moins 4 Go de RAM.
4. Espace disque: Numerical Python nécessite au moins 1 Go d'espace disque disponible.
5. Logiciel: Numerical Python nécessite Python 3.7 ou une version ultérieure et NumPy 1.18 ou une version ultérieure.
2. Processeur: Numerical Python nécessite un processeur à double cœur ou plus.
3. Mémoire: Numerical Python nécessite au moins 4 Go de RAM.
4. Espace disque: Numerical Python nécessite au moins 1 Go d'espace disque disponible.
5. Logiciel: Numerical Python nécessite Python 3.7 ou une version ultérieure et NumPy 1.18 ou une version ultérieure.
PROS
Facilite le traitement et l'analyse des données techniques.
Intégration facile avec d'autres bibliothèques Python.
Plein de fonctionnalités pour les calculs mathématiques.
Intégration facile avec d'autres bibliothèques Python.
Plein de fonctionnalités pour les calculs mathématiques.
CONS
Manque d'interface utilisateur graphique intuitive.
Exige une connaissance en profondeur de la programmation.
Documentation technique parfois confuse.
Exige une connaissance en profondeur de la programmation.
Documentation technique parfois confuse.
Numerical Python 1.14.3
(4.67 MB)
Numerical Python 1.14.5
(4.68 MB)
Joseph V******r
Numerical Python est un logiciel open-source qui permet de réaliser des calculs numériques en Python. Il fournit des fonctionnalités pour la manipulation de tableaux multidimensionnels, la génération de nombres aléatoires, la gestion de données matricielles et la résolution de systèmes linéaires. Ce logiciel est largement utilisé dans les domaines scientifiques et techniques pour l'analyse de données et la modélisation mathématique. Il est également compatible avec d'autres bibliothèques Python telles que Matplotlib pour la visualisation de données. En résumé, Numerical Python est un outil puissant pour le traitement de données et les calculs mathématiques en Python.
Calum A.
J'adore Numerical Python, c'est un outil indispensable pour mes projets de data science.
Ethan
C'est un outil précieux pour le calcul numérique et la manipulation de données volumineuses avec une facilité surprenante.
Noah
Puissant, rapide, flexible, essentiel pour calculs.
