Numarlay. يضيف بيثون العددي منشأة صفيف سريعة إلى لغة الثعبان.
التحميل الان

Numarlay. الترتيب والملخص

Numarlay. العلامات

بيثون العددي بيثون العددي علاجات الصفيف قدرات الحسابية Numarlay.

Numarlay. وصف

يضيف بيثون العددي منشأة صفيف سريعة إلى لغة بيثون. يوفر Numarriay التلاعب بالمجموعة والقدرات الحاسوبية المشابهة لتلك الموجودة في IDL أو MATLAB أو OFOVE. باستخدام Numarriay، من الممكن كتابة العديد من تطبيقات معالجة البيانات العددية الكفاءة مباشرة في Python دون استخدام أي رمز C أو C ++ أو FORTRAN (بالإضافة إلى القيام بهذا التحليل بشكل تفاعلي داخل Python أو Pyraf). بالنسبة للخوارزميات غير المناسبة للحساب الفعال باستخدام مرافق الصفيف، من الممكن كتابة وظائف C (وفي النهاية Fortran) التي يمكن أن تقرأ وكتابة صفائف Numarray التي يمكن استدعاؤها من Python.numarray هي إعادة تنفيذ صفيف بيثون الأقدم وحدة تسمى الرقمية. بشكل عام واجهة مشابهة جدا. غالبا ما يكون متوافقا في الغالب وسيصبح أكثر في الإصدارات المستقبلية. يوفر Numarray إمكانية أكبر من الأرقام ولكن لا يزال وراء رقمي في بعض المناطق: Numarriay فعالة للمصفوفات الكبيرة (> 20،000 عنصر) ولكن أبطأ من رقمي للمصفوفات الصغيرة بعامل 2 إلى 4.Numarray لديه مجموعة أصغر من حزم Addon وبعد يحتوي Numarray حاليا على موانئ من الحزم الرقمية للجبر الخطي والأرقام العشوائية وتحويلات فورييه. يحتوي Numarlay على حزم أصلية للتفاوت ومعالجة الصور متعددة الأبعاد. يمكن استدارة معظم الامتدادات الرقمية (C أو FORTRAN) إلى Numray مع الحد الأدنى من الجهد. يتم تطوير Numarray بما فيه الكفاية لتكون مفيدة لعدد من التطبيقات، ويتم استخدامها في خط أنابيب معالجة بيانات التلسكوب الفضائي Hubble (للكاميرا المتقدمة للمسوحات) وتطوير خطوط أنابيب الأصول الكونية. يعتمد pyfits أيضا على ذلك. سيتم بناء معظم تطبيقات معالجة البيانات الفلكية المستقبلية ل STSCI باستخدام قدراتها. يتم تطوير Numarray كشروع مفتوح المصدر على المصدر الذي قد يتم فيه الحصول على شفرة مصدر التطوير الحالي. تقود فرع البرمجيات العلمية في STSCI هذه الجهد التطويري. استقر جاهدتيزي على حزمة مؤامرة Matplotlib كأداة تصور البيانات الموصى بها 2-D لبيانات Numarray. في حين أن دعمها ل Numarray و Tkinter موجود الآن، إلا أننا نعقد قليلا قبل التوصية باستخدامه لجميع المستخدمين. إذا كنت لا تمانع في مشاكل محتملة في التثبيت أو بعض الثقوب في الوظائف، فيمكن استخدامها الآن. نحن بصدد تحسين وثائق التثبيت للاستخدام مع Numarray.Aghough Matplotlib لها تراثها في محاولة محاكاة قدرات المتصورة MATLAB من بيثون، فإنه لا يتطلب matlab. تعمل الوثائق حاليا تجاه أولئك الذين هم على دراية MATLAB، على الرغم من أن العديد من المستخدمين ليس لديهم أي مشكلة في توليد مؤامرات بسيطة معها. لا يزال لا يزال يخضع لتطوير كبير (من قبل المؤلف الأصلي، جون هنتر، ومع مساهمات STSCI وغيرها) ونأمل في ملء الثقوب في الوظائف في الأشهر المقبلة. ومع ذلك، فإنه قادر على فعل أشياء كثيرة الآن. ما الجديد في هذا الإصدار: التحسينات تحسين سرعة مشغلي Numarray. تم نقل مشغلو ربط Numarriay Loys لمستوى الثعبان على الوظائف العالمية إلى C. تحسين سرعة مقارنات صفيف السلسلة، أي ()، كل (). ارتباط السلسلة ~ 10x بشكل أسرع. تشغيل أفضل مع PY2EXE للمساعدة في اكتشاف ملحقات Numarriay الأساسية تلقائيا لتضمينها في برنامج مثبت. SCIPY NewCore متوافق مع أسماء صغيرة (مثل Int32 Not INT32) Scipy Newcore 'Dettype' الكلمة الأساسية و. سمة dtypechar. الأخطاء الثابتة / المغلق 1323355 فشلت تطبيقات مع Import_Libnumarray 1315212 حلقة لانهائية تحويل بعض سلاسل العددية إلى قائمة 1298916 الرتبة 0 Tostring () مكسورة 1297948 السجلات. فشل في إنشاء حقول فارغة 1286291 استيراد SYS مفقود من Array_Persist.py 1286168 تسلسل عام في `Strings.Array ()` 1236392 رابط ويب قديم في الإعلانات 1235219 LinearalgebraError غير مستورد في Linear_algebra

Numarlay. برامج ذات صلة