Python-Programmierung: Numpy
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Numpy ist eine sehr umfangreiche und leistungsfähige Bibliothek für die Arbeit mit mehrdimensionalen Arrays. Jeder der mit Python wissenschaftlich Arbeiten will, aber auch alle die (schnelle) Spiele entwickeln oder einfach nur mit großen Datenmengen umgehen müss en sollten dieses Modul kennen. Numpy ist unter [1] erhältlich.
[Bearbeiten] Überblick
>>> import numpy >>> a = numpy.array([1,2,3,4,5]) >>> a array([1, 2, 3, 4, 5]) >>> a*2 array([ 2, 4, 6, 8, 10]) >>> a-3 array([-2, -1, 0, 1, 2]) >>> numpy.sin(a) array([ 0.84147098, 0.90929743, 0.14112001, -0.7568025 , -0.95892427]) >>> b = numpy.arange(20) >>> b array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]) >>> b.resize((4,5)) >>> b array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]]) >>> b[-1,:] = a >>> b array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [ 1, 2, 3, 4, 5]]) >>> numpy.mean(b) # arithmetisches Mittel von b 6.0 >>> numpy.var(b) # Varianz von b 17.5 >>> b.T # Transponierte von b array([[ 0, 5, 10, 1], [ 1, 6, 11, 2], [ 2, 7, 12, 3], [ 3, 8, 13, 4], [ 4, 9, 14, 5]]) >>> numpy.dot(b, a) # Skalarprodukt von a und b array([ 40, 115, 190, 55])
