num num 数値PythonはPython言語に高速配列機能を追加します。
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Python. 数字 数値Python アレイ操作 計算機能 num num

num num 説明

数値Pythonは、Python言語に高速配列機能を追加します。 NumArrayは、IDL、MATLAB、またはOctaveに見られるものと同様のアレイ操作と計算機能を提供します。 NumArrayを使用して、C、C ++またはFortranコードを使用せずに、Pythonに直接多くの効率的な数値データ処理アプリケーションを作成することができます（そしてPythonまたはPyraf内でそのような分析を対話的に行うだけでなく）。アレイ施設を使用した効率的な計算にはあまり適していないアルゴリズムの場合、Python.NumArrayから呼び出すことができるNumArrayアレイが古いPythonアレイの再実装であることができるC関数（そして最終的にはFortran）を書くことが可能です。数値と呼ばれるモジュール。一般的にそのインターフェースは非常に似ています。それは主に後方互換性があり、将来のリリースでもっとそれになるようになりつつあるでしょう。 NumArrayは数値よりも多くの機能を提供しますが、いくつかの分野ではまだ数値の後ろにあります.NumArrayは大規模なアレイ（> 20,000要素）にとって効率的ですが、小さなアレイのための数値よりも2倍の範囲で数値より遅くなります。 。 NumArrayは現在、線形代数、乱数、フーリエ変換のための数値パッケージのポートを持っています。 NumArrayは、畳み込みと多次元画像処理のためのネイティブパッケージを持っています。最小限の努力では、ほとんどの数値拡張（CまたはFORTRAN）をNumArrayに移植することができます。そして宇宙の起源のスペクトログラフパイプラインを開発する。 PYフィットもそれに基づいています。 STSCIの将来の天文データ処理アプリケーションのほとんどは、その機能を使用して構築されます.NumArrayは、現在の開発ソースコードが取得される可能性があるSourceForge上のオープンソースプロジェクトとして開発されています。 STSCIの科学ソフトウェアブランチはこの開発努力を主導しています.Stsciは、NumArrayデータの推奨される2次元データ視覚化ツールとしてMatploTLibプロットパッケージに定着しました。 NumArrayとTkinterのサポートが現在存在している間、私たちはすべてのユーザーに使用する前に少し保持しています。インストールや機能内のいくつかの穴に問題がない場合は、現在使用できます。私たちは、NumArray.althoughで使用するためのインストールマニュアルを改善する過程にあります。現在、ドキュメンテーションはMATLABに慣れ親しんでいるものに向かって対象となりますが、多くのユーザーはそれを使って単純なプロットを生成する問題はありません。それはまだかなりの発展を経験しています（オリジナルの著者、ジョンハンター、そしてStsciなどによる貢献）、そして今後数ヶ月の中で穴をあけることを望みます。それにもかかわらず、それは今のところ多くのことをすることができます。このリリースでは新しくなっています。 Universal関数へのPythonレベルのフックマッピングNumArray演算子はCに移行されました。・String-Array Comparosons、any（）、all（）の速度向上。文字列の相関は10倍速です。・PY2EXEでの操作をお手伝いします。・SCIPY NEWCORE互換性のある小文字の種類の名前（例：INT32はINT32）・SCIPY NEWCORE 'DTYPE'キーワードと。 dtypeChar属性バグ修正/閉店・1323355 Appsがimport_libnumarrayに失敗します。 1286168 `` strings.Array（） ``・1236392アナウンス内の時代遅れのWebリンクの汎用シーケンス・Linear_algebraでインポートされていません

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