О NumPy

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

• мощный N-мерный массив
• сложные (вещающие) функции
• основные функции линейной алгебры
• основные 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 — это преемник двух более ранних научных библиотек Python: Numeric и Numarray.

Сообщество NumPy

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

Наши основные средства связи:

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

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

Структура управления проектом доступна на нашей странице управления

О данной документации

Правила оформления

Названия классов, объектов, констант и т. д. указаны полужирным шрифтом. Часто они также являются ссылками на более подробную документацию по указанному объекту.

В этом руководстве содержится много примеров использования, обычно начинающихся с приглашения Python >>> (которое не является частью примера кода). Примеры предполагают, что вы сначала ввели:

>>> import numpy as np

перед запуском примеров.