NumPy (Numerical Python) — Python proqramlaşdırma dilində elmi hesablama və verilənlər analizi üçün istifadə olunan açıq mənbəli bir kitabxana. Mahiyyəti O, çox böyük və çoxölçülü verilənlər strukturlarının idarə edilməsi və bu verilənlər üzərində effektiv riyazi əməliyyatların yerinə yetirilməsi üçün güclü vasitələr təqdim edir. NumPy Python-da rəqəmsal hesablama sahəsində mühüm alətlərin əksəriyyətini təmin edir və elmi hesablama, mühəndislik, fizika, statistikalar, iqtisadiyyat və digər sahələrdə geniş istifadə olunur. Tarix NumPy 2005-ci ildə Travis Oliphant tərəfindən yaradılmışdır. Bu kitabxana, Numeric və numarray adlı Python kitabxanalarının birləşməsi nəticəsində yaranmışdır. Numeric kitabxanası əvvəllər Python-da çoxölçülü massivlərin və riyazi funksiyaların hesablanmasını asanlaşdırmaq üçün istifadə edilirdi. NumPy-nin yaranması ilə bu sahədəki problemlər daha sürətli və səmərəli şəkildə həll olunmağa başlandı. Xüsusiyyətlər - Çoxölçülü massivlər (ndarray): NumPy-nin ən əsas strukturu ndarray (n-dimensional array) adlanır. Bu, çoxölçülü verilənlər massivini təmsil edir və onlarla riyazi əməliyyatları səmərəli şəkildə yerinə yetirməyə imkan verir. NumPy massivləri Python listlərindən çox daha sürətli və yaddaş baxımından daha qənaətlidir. -Riyazi funksiyalar: NumPy bir çox riyazi əməliyyatları yerinə yetirən funksiya və metodlar təqdim edir. Bunlara toplama, çıxma, vurma, bölmə, transpoz, determinantın hesablanması, matrisin tərsinin alınması, statistik funksiyalar (ortalama, mediana, dispersiya və s.) daxildir. - Verilənlərin tipi: NumPy massivləri, müxtəlif verilənlər tipini dəstəkləyir. Məsələn, tam ədəd, ondalıklı ədəd, kompleks ədəd və s. Həmçinin, bu massivlərin tipini asanlıqla dəyişdirmək mümkündür. - Yaddaşın effektiv idarə edilməsi: NumPy massivləri Python listlərinə nisbətən çox daha az yaddaş istifadə edir. Bu, massivlərdə saxlanılan verilənlərin tipinin və yaddaşın sıxışdırılmasının daha optimal şəkildə idarə olunması sayəsində mümkün olur. - Yüksək performans: NumPy massivləri C və Fortran kimi aşağı səviyyəli dillərdə yazılmış kodlarla optimallaşdırılmışdır, buna görə də riyazi əməliyyatlar olduqca sürətlidir. Bu xüsusiyyət, NumPy-ni elmi hesablama və böyük verilənlərlə işləyən tətbiqlər üçün ideal edir. NumPy, Python proqramlaşdırma dilində verilənlər strukturlarının və riyazi əməliyyatların idarə olunmasında əvəzolunmaz bir alətdir. Çoxölçülü massivlərin səmərəli idarə olunması və sürətli riyazi əməliyyatların yerinə yetirilməsi bu kitabxananı elmi hesablama və verilənlər analizi sahəsində geniş şəkildə istifadə edilməsinə imkan verir. Onun təklif etdiyi funksiyalar və metodlar, istifadəçilərə verilənlər üzərində mürəkkəb əməliyyatları asanlıqla yerinə yetirməyə kömək edir.

İstinadlar

https://numpy-org.translate.goog/devdocs/user/whatisnumpy.html?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=tr&_x_tr_hl=tr&_x_tr_pto=tc

https://numpy.org/

https://en.wikipedia.org/wiki/NumPy

chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www.nature.com/articles/s41586-020-2649-2.pdf

https://web.archive.org/web/20131014035918/http://www.vision.ime.usp.br/~thsant/pool/oliphant-python_scientific.pdf

https://sourceforge.net/projects/numpy/files/

https://scipy.github.io/old-wiki/pages/History_of_SciPy.html

https://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.5.0/

https://morepypy.blogspot.com/2011/10/numpy-funding-and-status-update.html

https://buildbot.pypy.org/numpy-status/latest.html

https://numpy.org/devdocs/release/1.9.0-notes.html

https://numpy.org/doc/stable/f2py/usage.html

chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://sites.engineering.ucsb.edu/~shell/che210d/f2py.pdf

https://pypi.org/project/numpy/

https://www.nature.com/articles/s41586-020-2649-2

https://decodingdatascience.com/numpy-the-foundation-of-data-science-and-ai/

https://medium.com/@1ravikrishnarpan/what-is-numpy-adeaeb127a29

https://www.pythontutorial.net/python-numpy/what-is-numpy/

https://realpython.com/numpy-tutorial/

https://data-flair.training/blogs/python-numpy-tutorial/

Tarix : 29 yanvar 2025

Əksi qeyd olunmayıbsa, bu məzmun CC BY-SA 4.0 çərçivəsində yayımlanır.