О NumPy

NumPy — это основной пакет, необходимый для научных вычислений с помощью Python. Этот пакет содержит:

• мощный N-мерный объект массива
• сложные (векторные) функции
• базовые функции линейной алгебры
• базовые преобразования Фурье
• сложные возможности генерации случайных чисел
• инструменты для интеграции кода Fortran
• инструменты для интеграции кода C/C++

Помимо очевидных научных применений, NumPy также может использоваться как эффективный многомерный контейнер для общих данных. Можно определять произвольные типы данных. Это позволяет NumPy беспрепятственно и быстро интегрироваться с широким спектром баз данных.

NumPy является преемником двух более ранних научных библиотек Python: Numeric и Numarray.

Сообщество NumPy

NumPy — это распределенный, волонтерский, проект с открытым исходным кодом. Вы можете помочь нам сделать его лучше; если вы считаете, что что-то следует улучшить, как по функциональности, так и по документации, не стесняйтесь связаться с нами — или, что ещё лучше, связаться с нами и принять участие в исправлении проблемы.

Наши основные каналы связи:

• сайт scipy.org
• списки рассылки
• Проблемы NumPy (сюда поступают сообщения об ошибках)
• Старый трекер NumPy (неактивная ссылка)

Дополнительную информацию о разработке NumPy можно найти в нашем разработчицком разделе.

Структура управления проектом можно найти на нашей странице управления

О данной документации

Соглашения

Имена классов, объектов, констант и т. д. приведены в формате полужирным шрифтом. Часто они также являются ссылками на более подробную документацию по указанному объекту.

В этом руководстве содержится много примеров использования, обычно с префиксом в виде приглашения Python >>> (который не является частью примера кода). Примеры предполагают, что вы предварительно ввели:

>>> import numpy as np

перед запуском примеров.