Telegram Group & Telegram Channel
Почему NumPy предпочтительнее Matlab, Octave, Idl или Yorick?

NumPy — это высокопроизводительная библиотека с открытым исходным кодом, которая обеспечивает сложные математические и научные вычислительные возможности. Она использует язык Python, который является высокоуровневым, простым в изучении языком программирования общего назначения. Она поддерживает следующее:

✍🏻 Мощные функции для выполнения сложных математических операций с многомерными матрицами и массивами. ✍🏻 Операции с ndarrays NumPy примерно на 50% быстрее по сравнению с операциями с собственными списками с использованием циклов. Эта эффективность очень полезна, когда массивы содержат миллионы элементов.
✍🏻 Предоставляет синтаксис индексации для легкого доступа к частям данных в большом массиве.
✍🏻 Предоставляет встроенные функции, которые помогают легко выполнять операции, связанные с линейной алгеброй и статистикой.
✍🏻 Для выполнения сложных вычислений с использованием NumPy требуется всего несколько строк кода.


Библиотека собеса по Python



tg-me.com/py_interview_lib/892
Create:
Last Update:

Почему NumPy предпочтительнее Matlab, Octave, Idl или Yorick?

NumPy — это высокопроизводительная библиотека с открытым исходным кодом, которая обеспечивает сложные математические и научные вычислительные возможности. Она использует язык Python, который является высокоуровневым, простым в изучении языком программирования общего назначения. Она поддерживает следующее:

✍🏻 Мощные функции для выполнения сложных математических операций с многомерными матрицами и массивами. ✍🏻 Операции с ndarrays NumPy примерно на 50% быстрее по сравнению с операциями с собственными списками с использованием циклов. Эта эффективность очень полезна, когда массивы содержат миллионы элементов.
✍🏻 Предоставляет синтаксис индексации для легкого доступа к частям данных в большом массиве.
✍🏻 Предоставляет встроенные функции, которые помогают легко выполнять операции, связанные с линейной алгеброй и статистикой.
✍🏻 Для выполнения сложных вычислений с использованием NumPy требуется всего несколько строк кода.


Библиотека собеса по Python

BY Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/py_interview_lib/892

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.

Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.

Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований from fr


Telegram Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований
FROM USA