3 مستودعات
Programmatic creation of multi-dimensional arrays using constants, identity matrices, or specific patterns.
Distinct from Multi-Dimensional Arrays: Focuses on the creation and initialization phase rather than the architectural implementation of multi-dimensional structures.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching scientific & mathematical computing · Array Initialization. Refine with filters or upvote what's useful.
This is an interactive notebook-based course that teaches machine learning from Python fundamentals through deep learning and natural language processing. It uses real datasets and multiple frameworks within a structured, hands-on curriculum that combines concise explanations with executable code cells, built-in datasets, and embedded exercise checkpoints. Learning progresses through data preparation and exploration, classical machine learning workflows, computer vision with convolutional neural networks, and natural language processing with deep learning, all delivered as a cohesive progressi
Demonstrates how to generate vectors and matrices using NumPy patterns like zeros and ones.
NumCpp هو إطار عمل C++ ومكتبة للحوسبة العددية توفر مجموعة أدوات لإدارة المصفوفات متعددة الأبعاد والروتينات الرياضية. يعمل كتطبيق C++ لنظام NumPy، حيث يوفر إطار عمل للحوسبة العلمية لإدارة الموترات (tensors) وإجراء المعادلات الجبرية المعقدة. يُمكّن المشروع من معالجة المصفوفات عالية الأداء داخل بيئة C++ دون الاعتماد على وقت تشغيل Python. ويتميز بتوفير واجهة تشبه NumPy لتنفيذ الجبر الخطي، وإدارة هياكل البيانات متعددة الأبعاد، وإجراء المعالجة العددية. تغطي المكتبة مجموعة واسعة من القدرات، بما في ذلك العمليات الجبرية للمصفوفات، وإدارة هندسة المصفوفات من خلال التقطيع وإعادة التشكيل، وتوليد التوزيعات العشوائية. كما تتضمن أدوات لتحليل مجموعات البيانات، وإحصائيات المصفوفات، واستيراد وتصدير البيانات العددية عبر تنسيقات ثنائية ونصية.
Offers programmatic creation of arrays using linear spacing, identity matrices, and fixed values.
xtensor is a C++ multidimensional array library for numerical computing that provides N-dimensional containers with an interface mirroring the NumPy API. It utilizes a lazy evaluation expression engine to defer numerical computations until assignment, which minimizes memory allocations and intermediate copies. The library features a foreign memory array adaptor that allows it to wrap external buffers, such as NumPy arrays, to perform numerical operations in-place without duplicating data. It further optimizes performance through lazy broadcasting and a system that manages the lifetime of temp
Creates arrays filled with constants, identity matrices, or sequences as lazy or evaluated containers.