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with numpy
Wie kann der euklidische Abstand mit numpy berechnet werden?
How can the euclidean distance be calculated with numpy?
Es gibt verschiedene Arten wie Arrays mit NumPy erstellt werden können.
Array-Construction and Array-Properties There are different ways to construct arrays with numpy.
Open-Source-Lösungen, die mit NumPy interagieren können, sind unter anderem scipy.weave, numexpr und Numba.
Runtime compilation of numerical code has been implemented by several groups to avoid these problems; open source solutions that interoperate with NumPy include scipy.weave, numexpr and Numba.
Jupyter erlaubt nicht nur die schrittweise Programmausfuehrung, es ist auch eine interaktive Plattform zur Datenanalyse und Visualisierung, insbesondere in Kombination mit Numpy und Pandas.
Not only does Jupyter allow stepwise program execution, it's also an interactive platform for data analysis and visualisation, especially when combined with Numpy and Pandas.
Mit NumPy können verschiedenste Operationen auf ganze Arrays unabhängig von deren Dimensionen ausgeführt werden.
NumPy allows to apply many operations on whole arrays independent from their dimensions.
Sie kombiniert die Benutzerfreundlichkeit von Python mit der Geschwindigkeit einer reinen C-Implementierung. Mit NumPy lassen sich Berechnungen mit großen Datenreihen und Matrizen in wenigen Zeilen Code implementieren.
It combines a programmer-friendly Python interface with the speed of an implementation in pure C. NumPy allows to implement calculations with large data series and matrices with few lines of code.
Erstellen Sie mit numpy ein Array aller Kombinationen von zwei Arrays
Dies ist eine Voraussetzung für die gegenüber reinem Python mit NumPy erzielbaren Geschwindigkeitszuwächse.
This is one requirement to achieve the speed advantages of numpy compared to pure Python.
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Haben Arrays unterschiedliche Formen erfolgt in NumPy das so genannte Boradcasting, bei dem die fehlenden Array-Bestandteile sinnvoll ergänzt werden Ein gutes Verständnis dieses wichtigen Mechanismus ist Grundvoraussetzung für ein effektives Arbeiten mit NumPy.
The so called broadcasting is applied in NumPy if arrays with different shapes are used in computations. Missing parts of arrays are filled in if possible. A good understanding of this mechanism is a basic requirement for an effective work with NumPy.
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