Stephen BlumPyTorch often replaces NumPy, keeping autograd graphs for models.
Alexandre B A Villares#numpy & #shapely The sketch-a-day archives and tip jar are at: https://abav.lugaralgum.com/sketch-a-day Code for this: https://github.com/villares/sketch-a-day/tree/main/2026/sketch_2026_03_22 #Processing #Python #py5 #CreativeCoding
Localize The Docs🎉 numpy-docs-l10n is published!
🚀 Preview:
https://projects.localizethedocs.org/numpy-docs-l10n
🌐 Crowdin:
https://localizethedocs.crowdin.com/numpy-docs-l10n
🐙 GitHub:
rtnI spent the last two days going over this numpy presentation. It's a really good introduction to what numpy can do, how it works under the hood and also with some exercises.
https://www.youtube.com/watch?v=ZB7BZMhfPgk
The slides and exercises can be found here:
https://github.com/enthought/Numpy-Tutorial-SciPyConf-2019/tree/master
Introduction to Numerical Computing with NumPy | SciPy 2019 Tutorial | Alex Chabot-Leclerc
HabrПочему Python + Numba обгоняет C? Эксперимент с алгоритмом прогонки
Все знают, что C быстрее Python. Но мы провели эксперимент с алгоритмом прогонки и обнаружили, что Numba (JIT-компилятор для Python) обгоняет наивный C на 20–25%. Разбираемся, почему так происходит, и сравниваем точность float32/float64.
https://habr.com/ru/articles/1012122/
#Python #C #Numba #NumPy #производительность #алгоритмы #численные_методы #оптимизация #прогонка
Gea-Suan Lin
Alexandre B A Villares 🐍if you never played with #Numpy, it can be rather magical, it is kind of not normal #Python, it is something else.
The two most impressive ideas for me are:
- broadcasting https://numpy.org/doc/stable/user/basics.broadcasting.html (even the garden variety arithmetic operations between an array and scalars)
- using an array of indices to another array and "masks" (an array of booleans that get you parts of another array)
From time to time I revisit Rougier's "From Python to Numpy"
https://www.labri.fr/perso/nrougier/from-python-to-numpy/
Что реально нужно знать в Python начинающему аналитику
Многие думают, что достаточно пройти курс по Pandas и ты готов к работе, а потом сталкиваются с реальными задачами и не знают что им делать. В статье разобрала по полочкам: – Что реально нужно знать про Python до того, как лезть в датафреймы – 20+ методов Pandas, которые покроют 80% задач – Какие графики и чем рисовать – Библиотеки для статистики и SQL – минимум, но необходимый Без воды, списками и примерами.
https://habr.com/ru/articles/1010316/
#карьера_в_it #карьера_аналитика #карьера_аналитика_данных #карьера_аналитиков #обучение_анализу #обучение_аналитик_данных #обучение_аналитике #советы_новичкам #pandas #numpy
Ashwin V. MohananEven a decade back, when #PyPy was showing promising performance benefits of 4x speedup or even more, it was of little benefit to an increasingly compiled scientific stack. PyPy was only useful in a Pure Python environment, so I am not surprised with its removal from #NumPy
https://github.com/numpy/numpy/issues/30416
However I am genuinely surprised to hear that PyPy as a project is "no longer under active development, and has not released a Python3.12 version." I think the emphasis is on the latter, that it takes time for PyPy to catch up to Python 3.12 and due to NEP29 they should only support Python 3.12+.
https://numpy.org/neps/nep-0029-deprecation_policy.html
I haven't seen an official announcement of PyPy being discontinued and would refuse to believe that until I see one.