The OpenNET Project / Index page

[ новости /+++ | форум | wiki | теги | ]

Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0

31.01.2021 08:44

Доступен релиз Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20, ориентированной на работу с многомерными массивами и матрицами, а также предоставляющей большую коллекцию функций с реализацией различных алгоритмов, связанных с использованием матриц. NumPy является одной из наиболее востребованных библиотек, применяемых для научных расчётов. Код проекта написан на языке Python с применением оптимизаций на языке Си и распространяется под лицензией BSD.

В новой версии:

  • Реализована поддержка аннотаций типов для большей части функций NumPy.
  • Расширено применение инструкций SIMD для ускорения работы ufuncs.
  • Проведена предварительная работа по изменению реализации dtype и приведения типов с целью упрощения расширения классов dtype.
  • Значительно улучшена документация.
  • Проведена чистка, связанная с удалением поддержки Python 2.7, которая позволила улучшить читаемость кода.
  • Добавлена начальная поддержка будущего выпуска компилятора Cython 3.0 (Cython расширяет возможности Python средствами для прямого вызова функций на языке Си, поддерживает определение переменных с типами языка Си и позволяет компилировать итоговый код на языке Cython в представление на языке Си, которое затем собирается штатным системным компилятором).


  1. Главная ссылка к новости (https://www.mail-archive.com/p...)
  2. OpenNews: Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.19
  3. OpenNews: Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.18
  4. OpenNews: Выпуск AIMS Desktop 2017.1, дистрибутива с подборкой математического и научного ПО
  5. OpenNews: Релиз дистрибутива Scientific Linux 7.9
  6. OpenNews: Выпуск SciPy 1.5.0, библиотеки для научных и инженерных расчётов
Лицензия: CC-BY
Тип: Программы
Короткая ссылка: https://opennet.ru/54495-numpy
Ключевые слова: numpy, python
При перепечатке указание ссылки на opennet.ru обязательно
Обсуждение (29) Ajax | 1 уровень | Линейный | +/- | Раскрыть всё | RSS
  • 1.1, Леголас (ok), 08:49, 31/01/2021 [ответить] [﹢﹢﹢] [ · · · ]  
  • –5 +/
    > а также предоставляющей большую коллекцию функций с реализацией различных алгоритмов, связанных с использованием матриц

    Скорее не NumPy должно быть, а NeoPy.

     
     
  • 2.2, КО (?), 09:04, 31/01/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +14 +/
    Как же мы без вас, Евгений Ваганович.
     
     
  • 3.4, Леголас (ok), 09:18, 31/01/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • –2 +/
    взаимно, Капитан ;)
     
  • 3.14, Туподогоняемый пацанчик (?), 16:58, 31/01/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +1 +/
    А до меня не сразу дошло
     
  • 2.19, Аноним (19), 07:02, 01/02/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +/
    Так она изначально это собой представляла, а не только что.
     

  • 1.3, Аноним (3), 09:05, 31/01/2021 [ответить] [﹢﹢﹢] [ · · · ]  
  • +4 +/
    Сабж одна из причин всепроникающего успеха питона. Я, правда, не совсем понимаю, зачем писать о нём новости. Тем более, о минорных изменениях.
     
     
  • 2.5, Аноним (5), 09:33, 31/01/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • –5 +/
    What a proof, man?..
     
  • 2.8, ИмяХ (?), 10:13, 31/01/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +1 +/
    Даёшь новости на каждый коммит!
     
  • 2.9, Аноним (9), 10:25, 31/01/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • –2 +/
    будь лаконичнее, пиши
    > Я, правда, не совсем понимаю
     
     
  • 3.10, Аноним (10), 14:02, 31/01/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +/
    > будь лаконичнее, пиши
    >> Я, правда, не совсем понимаю

    сразу
    > Я обычный аноним опеннета

     
  • 2.11, economist (?), 14:54, 31/01/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +/
    > Сабж одна из причин всепроникающего успеха питона.

    Да море таких причин (революционно удачных библиотек) даже в одном DS-направлении:

    pandas, jupyter, matplotlib, plotly

     
     
  • 3.12, Аноним (3), 15:09, 31/01/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +/
    Я конечно хз, но они все зависят от numpy.
     
  • 3.21, Аноним (21), 09:49, 01/02/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +1 +/
    plotly прекрасно и без питона работает, jupyter прекрасно замещается Pluto. Вместо pandas есть замечательная DataFrames с несколькими вариантами DSL на native-запросы. И ни одна из перечисленных библиотек не требует numpy....
     

  • 1.13, Аноним (13), 16:39, 31/01/2021 [ответить] [﹢﹢﹢] [ · · · ]  
  • +/
    вот будет лето^W новый релиз pdl тоже новость хочу. А то народ пилет се потихоньку и новостей не пишет. Или про fortran и иже с ними.
     
     
  • 2.15, Аноним (15), 17:37, 31/01/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +/
    > А то народ пилет се потихоньку

    Народ пишет серьезные, т.е. научные, приложения на С и Фортране. Всё остальное - баловство.

     
     
  • 3.16, DildoZilla (?), 21:10, 31/01/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +1 +/
    > Народ пишет серьезные, т.е. научные, приложения на С и Фортране. Всё остальное - баловство.

    Народ пишет серьезные, т.е. научные, приложения на Фортране. Всё остальное - баловство.

    Починил.

     
     
  • 4.17, анонимуслинус (?), 01:17, 01/02/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +/
    не не , частично он прав. есть и на си. в инженерке точно на си писали расчеты балок и прочего. а nympy  очень активно используется для расчетов по получаемым данным учеными. она отлично подходит для этого. просто с его помощью никто не пишет комбайнов, а в основном скрипты расчета, чаще всего как раз берущие данные из файлов и в них же возвращающие.
     

  • 1.18, МАРКС (?), 02:41, 01/02/2021 [ответить] [﹢﹢﹢] [ · · · ]  
  • –1 +/
    Есть Scilab и Matlab, вместо этого ненужного
     
     
  • 2.20, Аноним (19), 07:08, 01/02/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +/
    Для любителей проприетарщины.
     
     
  • 3.22, Аноним (21), 09:50, 01/02/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +1 +/
    Для любителей Opensource в науке, есть Julia. Остальное - видимость.
     
  • 2.23, Аноним (23), 16:54, 01/02/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +/
    MATLAB не развивается, все перешли на питон
     
     
  • 3.24, Аноним (24), 11:29, 02/02/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +/
    А как же скорость для алгоритмов, требующих интенсивных вычислений?
     
     
  • 4.25, Аноним (24), 11:32, 02/02/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +/
    Например, метод Фримана-Холтона в реализации с помощью Монте-Карло требует генерации миллионов случайных матриц. На Си это занимает доли секунды. А на Пайтоне?
     
     
  • 5.26, Аноним (26), 18:34, 02/02/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +/
    >>метод Фримана-Холтона в реализации с помощью Монте-Карло

    https://julialang.org/ - сможет

     
  • 5.27, Аноним (-), 18:51, 02/02/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +/
    > Например, метод Фримана-Холтона в реализации с помощью Монте-Карло требует генерации миллионов
    > случайных матриц. На Си это занимает доли секунды. А на Пайтоне?

    https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.1/reference/generated/numpy.random.rand.
    > Create an array of the given shape and populate it with random samples from a uniform distribution over [0, 1).

     
     
  • 6.28, Аноним (15), 19:01, 02/02/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • –1 +/
    Интерпретатор? Даже проверять не буду.
     
     
  • 7.29, Аноним (29), 19:36, 02/02/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +/
    > Интерпретатор? Даже проверять не буду.

    Очередной опеннетный эксперд даже новость не читал, поспешил п'укнуть?


     
  • 7.30, Аноним (24), 07:57, 03/02/2021 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +1 +/
    Все знают, что научные программы надо писать на Бэйсике. Все не могут ошибаться.
     

  • 1.31, Аноним (31), 01:44, 04/02/2021 [ответить] [﹢﹢﹢] [ · · · ]  
  • +/
    эта либа для меня умерла после того как выпилили поддержку Python 2.7. Все было прекрасно, но в какой-то момент в руководство пробрались смузижоры и решили что вместо того, чтобы работать, надо переходить на хайповые новые технологии. То что дохрена их пользователей сидели и сидят на Python 2 - им совершенно плевать.
     

     Добавить комментарий
    Имя:
    E-Mail:
    Текст:



    Спонсоры:
    Inferno Solutions
    A-Real
    Hosting by Hoster.ru
    Хостинг:

    Закладки на сайте
    Проследить за страницей
    Created 1996-2021 by Maxim Chirkov
    Добавить, Поддержать, Вебмастеру