NumArray Numerischer Python fügt der Python-Sprache eine schnelle Array-Anlage hinzu.
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NumArray Beschreibung

Numerischer Python fügt der Python-Sprache eine schnelle Anordnung hinzu. NumArray bietet Array-Manipulations- und Rechenfähigkeiten, ähnlich wie in IDL, Matlab oder Oktave. Mit NumArray können viele effiziente numerische Datenverarbeitungsanwendungen direkt in Python geschrieben werden, ohne dass C-, C ++ - oder FORTRAN-Code (sowie eine solche Analyse interaktiv innerhalb von Python oder Pyre) verwendet werden. Für Algorithmen, die nicht gut für eine effiziente Berechnung mit Array-Anlagen geeignet sind, ist es möglich, C-Funktionen (und eventuell Fortran) zu schreiben, die NumArray-Arrays lesen und schreiben können, die von python.numArray aufgerufen werden können, ist eine erneute Implementierung eines älteren Python-Arrays Modul nummeriert. Im Allgemeinen ist seine Schnittstelle sehr ähnlich. Es ist meistens rückständig kompatibel und wird in zukünftigen Releases mehr. NumArray bietet mehr Kapazität als numerisch, ist aber in einigen Bereichen noch hinter dem Ziffern numerisch entfernt: NumArray ist effizient für große Arrays (> 20.000 Elemente), ist jedoch langsamer als numerisch für kleine Arrays um einen Faktor von 2 bis 4.NumArray hat eine kleinere Auswahl an Addon-Paketen . NumArray hat derzeit Häfen von numerischen Paketen für lineare Algebra, Zufallszahlen und Fourier-Transformationen. NumArray hat native Pakete zur Faltung und mehrdimensionalen Bildverarbeitung. Die meisten numerischen Erweiterungen (C oder FORTRAN) können mit minimalem Aufwand auf NumArray portiert werden. NumArray ist ausreichend entwickelt, um für eine Reihe von Anwendungen nützlich zu sein, und wird in der Hubble-Raum-Teleskop-Datenverarbeitungspipeline (für die erweiterte Kamera für Umfragen) verwendet. und um die kosmische Herkunftsspektrographiepipeline zu entwickeln. Pyfits basiert auch darauf. Die meisten von STSCIs zukünftigen astronomischen Datenverarbeitungsanwendungen werden unter Verwendung seiner Fähigkeiten erstellt.NumArray wird als Open-Source-Projekt auf Sourceforge entwickelt, von dem der aktuelle Entwicklungsquellcode erhalten werden kann. Die Wissenschaftssoftware-Niederlassung in Stci führt in diesem Entwicklungsaufwand. Während seine Unterstützung für NumArray und Tkinter jetzt vorhanden ist, halten wir uns ein wenig ab, bevor er seine Verwendung für alle Benutzer empfiehlt. Wenn es Ihnen nichts ausmacht, mögliche Probleme mit der Installation oder einigen Löchern in der Funktionalität, können sie jetzt verwendet werden. Wir sind dabei, die Installationsdokumentation für den Einsatz mit NumArray zu verbessern. Das MATPLOTLIB hat sein Erbe, wenn Sie versuchen, die MATLAB-Plotfunktionen aus Python nachzuahmen, es erfordert keine Matlab. Derzeit ist die Dokumentation auf diejenigen, die mit MATLAB vertraut ist, obwohl viele Benutzer kein Problem haben, einfache Parzellen mit ihm zu generieren. Es wird immer noch erheblich entwickelt (vom ursprünglichen Autor, John Hunter, und mit Beiträgen von STSCI und anderen) und wir hoffen, die Löcher in der Funktionalität in den kommenden Monaten zu füllen. Trotzdem ist es in der Lage, viele Dinge zu tun. Was neu in dieser Version neu ist: Verbesserungen · Geschwindigkeitsverbesserung für NumArray-Betreiber. Die Python-Ebene-Haken-Mapping-NumArray-Operatoren auf universelle Funktionen wurden nach unten nach unten bewegt. · Geschwindigkeitsverbesserung für String-Array-Vergleiche, beliebige (), alle (). String-Korrelation ist ~ 10x schneller. · Besserer Betrieb mit PY2EXE, um die Kern-NumArray-Erweiterungen automatisch zu erkennen, um in ein Installationsprogramm aufzunehmen. · Scipy Newcore-kompatible Kleinbuchstaben-Typnamen (zB INT32 NOT INT32) · Scipy Newcore 'DTTYPE' Keyword-Schlüsselwort und. DTYPECHAR-Attribut. Fehler behoben / geschlossen · 1323355 Apps Fail mit import_libnumArray 1286168 Generische Sequenzen in `` saiten.array () `· 1236392 Veraltete Web-Link in Ankündigungen · 1235219 linearalgebraError in linear_algebra nicht importiert

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