NumPyは、PythonやCを主なプログラミング言語として使用する、科学計算のための基本パッケージです。GitHub上には、numpy、x86-simd-sort、numpy-tutorialsなど、広範なリポジトリがあり、教育コンテンツや高性能なアルゴリズムの実装を提供しています。これらのリポジトリは、研究者や開発者に広く利用されています。
The fundamental package for scientific computing with Python.
C++ template library for high performance SIMD based sorting algorithms
NumPy tutorials & educational content in notebook format
Standalone package of the NumPy financial functions
Numpy's Sphinx extensions
Experimental typing stubs for NumPy
The NumPy home page
Experimental Typing Stubs for NumPy
Vendored files from Intel's SVML
Repository for example user DTypes using the new API
INACTIVE - abandoned refactoring effort
A cross-platform Quad (128-bit) float Data-Type for NumPy.
Repository for the development of user dtypes for numpy.
Home of NumPy user and reference documentation
Content for the NumPy newsletter, which anyone can sign up for in the numpy.org footer
Archive of documents related to the project governance and management
Additional bitgenerators for the random generators within numpy.
Latest auto-generated development docs
Auto-generated NumPy Enhancement Proposals
SIMD math routines used in NumPy
INACTIVE - this repo is no longer maintained
Prepare content for surveys, and code/tools to analyze the results
Auto-generated NumPy website. Since this is an auto-generated directory, do *not* submit pull requests against this repository. The actual sources are in https://github.com/numpy/numpy.org
Upstream source code for dependencies
Repo for datetime improvements
Benchmarks used in the numpy.org website content
Repository for building numpy release artifacts and making releases to PyPI
NumPy's friendly fork of the Meson build system
Analysis and publication of NumPy community survey results
default community health files for all repos in the NumPy GitHub org
このリポジトリに関する説明は提供されていません。
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NumPy's friendly fork of meson-python
NumPyは、科学計算のための基本パッケージや、教育用のチュートリアルを提供するリポジトリを構築しています。主なリポジトリには、numpyやnumpy-tutorialsなどがあります。
NumPyは主にPythonとCを使用していますが、C++、HTML、Shell、Assemblyなども利用されています。これにより、様々な用途に対応したプロジェクトが展開されています。
はい、NumPyのリポジトリはすべて公開されています。これにより、開発者や研究者は自由にアクセスし、利用することができます。