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...

Подробнее: https://www.opennet.dev/opennews/art.shtml?num=54495

• Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Леголас, 08:49 , 31-Янв-21
  • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,КО, 09:04 , 31-Янв-21
    • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Леголас, 09:18 , 31-Янв-21
    • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Туподогоняемый пацанчик, 16:58 , 31-Янв-21
  • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 07:02 , 01-Фев-21
• Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 09:05 , 31-Янв-21
  • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 09:33 , 31-Янв-21
  • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,ИмяХ, 10:13 , 31-Янв-21
  • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 10:25 , 31-Янв-21
    • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 14:02 , 31-Янв-21
  • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,economist, 14:54 , 31-Янв-21
    • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 15:09 , 31-Янв-21
    • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 09:49 , 01-Фев-21
• Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 16:39 , 31-Янв-21
  • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 17:37 , 31-Янв-21
    • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,DildoZilla, 21:10 , 31-Янв-21
      • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,анонимуслинус, 01:17 , 01-Фев-21
• Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,МАРКС, 02:41 , 01-Фев-21
  • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 07:08 , 01-Фев-21
    • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 09:50 , 01-Фев-21
  • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 16:54 , 01-Фев-21
    • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 11:29 , 02-Фев-21
      • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 11:32 , 02-Фев-21
        • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 18:34 , 02-Фев-21
        • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 18:51 , 02-Фев-21
          • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 19:01 , 02-Фев-21
            • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 19:36 , 02-Фев-21
            • Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 07:57 , 03-Фев-21
• Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.20.0,Аноним, 01:44 , 04-Фев-21

> а также предоставляющей большую коллекцию функций с реализацией различных алгоритмов, связанных с использованием матриц

Скорее не NumPy должно быть, а NeoPy.

Как же мы без вас, Евгений Ваганович.

взаимно, Капитан ;)

А до меня не сразу дошло

Так она изначально это собой представляла, а не только что.

Сабж одна из причин всепроникающего успеха питона. Я, правда, не совсем понимаю, зачем писать о нём новости. Тем более, о минорных изменениях.

What a proof, man?..

Даёшь новости на каждый коммит!

будь лаконичнее, пиши
> Я, правда, не совсем понимаю

> будь лаконичнее, пиши
>> Я, правда, не совсем понимаю

сразу
> Я обычный аноним опеннета

> Сабж одна из причин всепроникающего успеха питона.

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

pandas, jupyter, matplotlib, plotly

Я конечно хз, но они все зависят от numpy.

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....

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.

> А то народ пилет се потихоньку

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

> 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.

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.

Есть Scilab и Matlab, вместо этого ненужного

Для любителей проприетарщины.

Для любителей Opensource в науке, есть Julia. Остальное - видимость.

MATLAB не развивается, все перешли на питон

А как же скорость для алгоритмов, требующих интенсивных вычислений?

Например, метод Фримана-Холтона в реализации с помощью Монте-Карло требует генерации миллионов случайных матриц. На Си это занимает доли секунды. А на Пайтоне?

>>метод Фримана-Холтона в реализации с помощью Монте-Карло

https://julialang.org/ - сможет

> 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/...
> Create an array of the given shape and populate it with random samples from a uniform distribution over [0, 1).

Интерпретатор? Даже проверять не буду.

> Интерпретатор? Даже проверять не буду.

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

Все знают, что научные программы надо писать на Бэйсике. Все не могут ошибаться.

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.