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　　NumPy的最新版本是一个实用的数字Python开发工具。最新版本的NumPy包含强大的N维数组对象和复杂的(广播)函数。最新版本的NumPy拥有集成C/C和Fortran代码的工具。该软件具有实用的线性代数、傅立叶变换和随机数功能。它支持广泛的硬件和计算平台，可以很好地与分布式、GPU和稀疏阵列库配合使用。

　　软件介绍

　　最新版本的NumPy是一个数字Python开发工具，包含强大的N维数组对象、复杂(广播)函数、集成C/C和Fortran代码的工具、有用的线性代数、傅立叶变换和随机数函数。

　　功能介绍

　　强大的n维数组

　　NumPy向量化、索引和广播概念快速且通用，这是当今数组计算的实际标准。数值计算工具

　　NumPy提供全面的数学函数，随机数生成器，线性代数例程，傅立叶变换等等。彼此协作的

　　NumPy支持广泛的硬件和计算平台，可以很好地与分布式、GPU和稀疏阵列库配合使用。执行者

　　NumPy的核心是优化后的C代码。借助编译后的代码享受Python的灵活性。使用方便

　　NumPy的高级语法使其易于使用，并提高了任何背景或经验水平的程序员的生产率。开放源码

　　NumPy是在开放BSD许可下发布的，由一个活跃的、反应灵敏的和多样化的社区在GitHub上公开开发和维护。

　　NumPy位于丰富的数据科学图书馆生态系统的核心。

　　典型的探索性数据科学工作流可能如下：

　　提取，转换，装载：熊猫，摄入，py看门人

　　探索性分析：Jupyter，Seaborn，Matplotlib，Altair

　　建模和评估：scikit-learn、statsmodels、PyMC3、spaCy

　　仪表板中的报告：仪表板，面板，瞧

　　对于高数据量，Dask和wacky电源按比例缩放。

　　稳定的部署依赖于数据版本控制(DVC)、实验跟踪(MLFlow)和工作流自动化(Airflow和Prefect)。

　　软件功能

　　分布式阵列和高级并行分析功能可以实现大规模性能。

　　NumPy兼容的数组库，使用Python用于GPU加速计算。

　　NumPy程序的可组合转换：微分、向量化和即时编译到GPU/TPU。

　　用于高级分析和可视化的带标签的索引多维数组。

　　NumPy兼容的稀疏数组库，集成了Dask和SciPy的稀疏线性代数。

　　深度学习框架可以加快从研究原型到生产部署的过程。

　　一个端到端的学习平台，可以轻松地构建和部署基于ML的应用程序。

　　深度学习框架适用于灵活的研究原型和生产。

　　列存储数据和分析的跨语言开发平台。

　　用于数值分析的具有广播和惰性计算的多维数组。

　　开发一个数组计算的库，重新创建NumPy的基本概念。

　　Python后端系统，将API与实现解耦；Unpy提供了一个uNumPy API。

　　张量学习，代数和后端可以无缝使用NumPy，MXNet，PyTorch，TensorFlow或者CuPy。

　　软件优势

　　由XGBoost、LightGBM和CatBoost等工具实现的ML算法包括称为集成方法的统计技术。

　　Yellowbrick和Eli5提供了机器学习可视化。

　　NumPy是快速发展的Python可视化领域的重要组成部分。

　　包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Altair、Bokeh、Holoviz、Vispy和

　　纳帕里和其他人。

　　NumPy对大型数组的加速处理使研究人员能够可视化远远超出原生Python处理能力的数据集。

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