NumPy는 Python 및 C와 같은 여러 언어로 작성된 다양한 공개 GitHub 리포지토리를 보유하고 있습니다. 이 조직의 가장 주목할 만한 프로젝트에는 numpy, x86-simd-sort, numpy-tutorials가 포함되며, 과학 컴퓨팅과 관련된 도구와 교육 자료를 제공합니다.
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INACTIVE - this repo is no longer maintained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
이 저장소에 대한 설명이 제공되지 않았습니다.
이 저장소에 대한 설명이 제공되지 않았습니다.
NumPy's friendly fork of meson-python
numpy는 과학 컴퓨팅을 위한 기본 패키지인 numpy와 같은 다양한 프로젝트를 구축하며, 고성능 정렬 알고리즘을 위한 x86-simd-sort와 교육 자료를 포함하는 numpy-tutorials 등을 포함합니다.
numpy는 주로 Python과 C를 사용하며, C++, HTML, Shell 및 Assembly와 같은 다른 언어도 활용하여 다양한 도구를 개발합니다.
네, numpy의 모든 리포지토리는 공개되어 있어, 누구나 접근하여 소스 코드를 검토하고 기여할 수 있습니다. 이는 그들의 프로젝트와 커뮤니티에 대한 투명성을 제공합니다.