Numpy 科学计算

作为NumPy的使用者,我们正生活在一个令人兴奋的时代。每周甚至每天,似乎都有新的NumPy相关的开发进展引起我们的关注。就在本书写作期间,NumFOCUS基金会(NumPy Foundation of Open Code for Usable Science)成立了,基于LLVM框架并且支持NumPy的动态Python编译器项目Numba宣告启动,谷歌公司在其云计算产品Google App Engine中也增加了对NumPy的支持。

我们预计,NumPy将会改进对GPU和CPU集群的并发性支持,类似OLAP的查询操作也将有可能支持NumPy数组类型的使用。

这是一个好消息。不过我们也要意识到,在Python科学软件生态系统中,NumPy只是其中一员。除了NumPy,还有SciPy、Matplotlib(一个非常有用的Python绘图库)、IPython(一个交互式Shell)和Scikits等。在Python生态系统之外,诸如R、C和Fortran等编程语言也非常流行。我们将会讨论与这些编程环境交换数据的细节。

文章目录

使用IPython

高级索引和数组概念

常用函数

NumPy与其他软件的交互

声音和图像处理

特殊类型数组与通用函数

性能分析与调试

质量保证

用Cython为代码提速

有趣的Scikits

赞(2)

评论 抢沙发

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址

Numpy 科学计算