NumPy: differenze tra le versioni
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{{
|Nome = NumPy
|Sviluppatore = Jim Hugunin
|UltimaVersione =
|DataUltimaVersione =
|SistemaOperativo = multipiattaforma
|Linguaggio =
|Genere = analisi numerica
|Licenza = [[Licenze BSD|BSD]]
|SoftwareLibero = Si
|SitoWeb =
|DataPrimaVersione = 1995 come Numeric, 2006 come NumPy
}}
'''NumPy''' è una libreria [[open source]] per il linguaggio di programmazione [[Python]], che aggiunge supporto a grandi matrici e array multidimensionali insieme a una vasta collezione di [[Funzione (matematica)|funzioni]] [[Matematica|matematiche]] di [[Linguaggio di programmazione ad alto livello|alto livello]] per poter operare efficientemente su queste [[Struttura dati|strutture dati]].
== Esempio ==▼
È stato creato nel [[2005]] da Travis Oliphant basandosi su Numeric di Jim Hugunin.<ref>{{cita web|titolo=NumPy Methods and Functions|url=https://python.engineering/cat/numpy/|data=30 agosto 2021}}</ref>
NumPy si rivolge all'implementazione di riferimento CPython di Python, che è un interprete di [[bytecode]] non ottimizzante. Gli algoritmi matematici scritti per questa versione di Python spesso vengono eseguiti molto più lentamente degli equivalenti compilati. NumPy affronta il problema della lentezza in parte fornendo [[array]] multidimensionali e funzioni e operatori che operano in modo efficiente sugli array; l'utilizzo di questi richiede la riscrittura del codice, principalmente [[Iterazione|loop]] interni, utilizzando NumPy.
▲== Esempio d'utilizzo ==
Il seguente esempio mostra come poter disegnare un grafico con NumPy e [[Matplotlib]].
<
>>> import numpy
>>> from matplotlib import pyplot
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>>> pyplot.plot(x, y)
>>> pyplot.show()
</syntaxhighlight>
== Note ==
<references/>
== Voci correlate ==
* [[Pandas (software)]]
* [[SciPy]]
* [[Scikit-learn]]
== Altri progetti ==
{{interprogetto}}
== Collegamenti esterni ==
* {{Collegamenti esterni}}
{{portale|software libero}}
[[Categoria:Librerie Python]]
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