NumPy
data-processing library
Librería fundamental para computación científica en Python
Lenguajes soportados
Ventajas y Desventajas
Ventajas
- + Operaciones vectorizadas rápidas
- + Base de muchas librerías científicas
- + Excelente documentación
- + Amplio ecosistema
- + Operaciones vectorizadas muy rapidas
- + Base de todo el ecosistema cientifico Python
- + Arrays multidimensionales eficientes
- + Amplia coleccion de funciones matematicas
- + Excelente documentacion
Desventajas
- - Solo Python
- - No GPU nativo
- - Solo para datos numericos
- - No soporta GPU nativamente
- - Sintaxis puede ser confusa al inicio
Casos de Uso
- Álgebra lineal
- Procesamiento numérico
- Análisis de datos
- Machine learning
- Algebra lineal y matrices
- Procesamiento de imagenes
- Computacion cientifica
- Base para pandas y scikit-learn
- Simulaciones numericas