What is the translation of " NUMPY " in English?

• numpy

Examples of using Numpy in Vietnamese and their translations into English

Chúng tôi chủ yếu sử dụng chức năng mảng của Numpy.
We are mainly making use of Numpy's array functionality.

Chức năng chính của thư viện SciPy được xây dựng trên NumPy, và arrays của nó sẽ tận dụng tối đa NumPy.
SciPy's main functionality is built upon NumPy, so its arrays heavily depend on NumPy.

Để bắt đầu, chúng ta cần 2 thư viện matplotlib và numpy.
In the first two lines we include the numpy and matplotlib library.

Tôi đang cố gắng tạo" bản đồ nhiệt" với Matplotlib của Mảng Numpy 2d và tìm thấy tùy chọn NonUniformImage tại đây.
I'm trying to make a"heatmap" with Matplotlib of a 2d Numpy Array and found the NonUniformImage option here.

Các tính năng demo trên NumPy, pandas, matplotlib, SymPy và SciPy, là một gói riêng trong toàn bộ ngăn xếp SciPy.
Features demos on NumPy, pandas, matplotlib, SymPy and SciPy, which is a separate package within the SciPy stack as a whole.

Chức năng chính của thư viện SciPy được xây dựng trên NumPy, và arrays của nó sẽ tận dụng tối đa NumPy.
The main features of SciPy library is developed using NumPy, and its array makes the most use of NumPy.

SciPy được xây dựng dựa trên NumPy và chứa nhiều chức năng và class cho toán học, thống kê và tính toán khoa học.
SciPy is built on top of NumPy and contains many functions and classes for mathematics, statistics, and scientific computing.

Nếu bạn muốn đếm tất cả các giá trị cùng một lúc bạn có thể làm điều đó rất nhanh bằng cách sử dụng các mảng numpy và bincount như sau.
If you want to count all values at once you can do it very fast using numpy arrays and bincount as follows.

Theano là package Python định dạng các arrays đa chiều tương tự như NumPy, đi kèm với các operation về toán và expressions.
Theano is a Python package that defines multi-dimensional arrays similar to NumPy, along with math operations and expressions.

Phần mềm được xây dựng hoàn toàn bằng Python và sử dụng một số thư viện phổ biến nhất mà Python phải cung cấp, cụ thể là NumPy và SciPy.
The software is built entirely in Python and utilizes some of the most popular libraries that Python has to offer, namely NumPy and SciPy.

Trong Python, bắt đầu học các thư viện Scikit- learning, NLTK, SciPy, PyBrain và Numpy sẽ có giá trị trong khi soạn các thuật toán Machine Learning.
In Python, start learning Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain, and Numpy libraries which will be important while building Machine Learning calculations.

Đây, package name có thể tham khảo bất kỳ gói hoặc thư viện Python nào, chẳng hạn như Django để phát triển web hoặc NumPy cho máy tính khoa học.
Here, package_name can refer to any Python package or library, such as Django for web development or NumPy for scientific computing.

Numpy cố gắng đoán một kiểu dữ liệu khi bạn tạo một mảng, nhưng các hàm xây dựng các mảng thường cũng bao gồm một đối số tùy chọn để chỉ định rõ ràng kiểu dữ liệu.
Numpy tries to guess a datatype when you create an array, but functions that construct arrays usually also include an optional argument to explicitly specify the datatype.

Nó cung cấp Python, trình quản lý package được gọi là Conda, cũng như nhiều thư viện của bên thứ ba như NumPy, SciPy, Matplotlib, Flask, v. v.
It provides Python, package manager called Conda, as well as many third-party libraries like NumPy, SciPy, Matplotlib, Flask, and so on.

Cuốn sách bắt đầu từ sự giới thiệu về cấu trúc dữ liệu trong Numpy& Pandas và cung cấp một mô tả hữu ích về nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào các cấu trúc này.
This book starts with an introduction to data structures in Numpy& Pandas and provides a useful description of importing data from various sources into these structures.

Mở tập tin trong trình soạn thảo văn bản của bạn và thêm dòng sau đây để xác định các thư viện hình ảnh, NumPy và TensorFlow và các phiên bản của họ.
Open the file in your text editor and add the following lines to specify the Image, NumPy, and TensorFlow libraries and their versions.

SciPy được xây dựng trên đối tượng mảng NumPy và là một phần của stack NumPy bao gồm các công cụ như Matplotlib, pandas và SymPy, và một tập hợp các scientific computing libraries mở rộng.
SciPy builds on the NumPy array object and is part of the NumPy stack, which includes tools such as Matplotlib, pandas, and SymPy, and an expanding set of scientific computing libraries.

Tôi muốn triển khai một công cụ để điều chỉnh độ sáng của hình ảnh RGB, chỉ đơn giản là một mảng numpy hình chữ nhật( N, M, 3) Thuật toán th….
I would like to implement a tool to adjust the brightness of a RGB image, which is simply a(N, M, 3)-shaped numpy array of dtype uint8. The alg….

NumPy giải quyết vấn đề xử lý chậm bằng cách cung cấp mảng đa chiều, các hàm và toán tử hoạt động hiệu quả trên các mảng, đòi hỏi phải viết lại một số code, chủ yếu là inner loops sử dụng NumPy.
NumPy address the slowness problem partly by providing multidimensional arrays and functions and operators that operate efficiently on arrays, requiring rewriting some code, mostly inner loops using NumPy.

Với Python, bạn có quyền truy cập vào một loạt các thư viện phân tích dữ liệu thông qua mục Python Package như các mô- đun phổ biến NumPy và SciPy.
With Python, you have access to a range of data analytics libraries through the Python Package index such as the popular NumPy and SciPy modules.

SciPy là một thư viện mã nguồn mở các thuật toán và các công cụ toán học cho Python, được xây dựng trên các đối tượng mảng NumPy tạo thành ngăn xếp NumPy bao gồm các công cụ như Pandas, SymPy và Matplotlib.
SciPy: SciPy is another Python library used for technical and scientific computation, it is built on NumPy array objects constituting NumPy's stack which includes tools such as pandas, SymPy and Matplotlib.

PyCharm tích hợp với IPython Notebook, có bảng điều khiển Python tương tác và hỗ trợ Anaconda cũng như nhiều gói khoa học bao gồm matplotlib và NumPy.
PyCharm integrates with Jupyter Notebook, has an interactive Python console, and supports Anaconda as well as multiple scientific packages including Matplotlib and NumPy.

Một số thư viện phổ biến của Python là NumPy và SciPy dành cho Khoa học Máy tính, Framework Django để phát triển web, BeautifulSoup cho phân tích cú pháp XML và HTML, scikit- learn cho các ứng dụng Học máy( Machine Learning), nltk để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v. v.
Some of the popular libraries of Python are NumPy and SciPy for scientific computing, Django for web development, BeautifulSoup for XML and HTML parsing, scikit-learn for machine learning applications, nltk for natural language processing, etc.

Mặt khác, Python có thể làm rất nhiều thứ như tạo ứng dụng web của bạn bằng cách sử dụng Flask và Django, Phân tích dữ liệu bằng Scikit- Learn, Scipy, NumPy và NLTK.
On the other, Python can do so many things like creating your web application using Flask and Django, Data analysing using Scikit-Learn, Scipy, NumPy, and NLTK.

Tuy nhiên, ý tưởng không phải là sử dụng MatLab, nhưng cùng một thuật toán hoạt động theo cùng một cách chỉ sử dụng Python và NumPy và GNU Octave cũng có API tương tự như MatLab.
The idea, however, was not to use MatLab, but the same algorithm works the same way using only Python and NumPy, and the GNU Octave also has an API similar to that of MatLab.

Nó có các thuật toán phân loại, hồi quy và phân cụm khác nhau bao gồm các vector machine hỗ trợ, random forests, gradient boosting, k- means và DBSCAN được thiết kế để tương tác với Python và thư viện khoa học NumPy và SciPy.
It features various classification, regression and clustering algorithms including support vector machines, random forests, gradient boosting, k-means and DBSCAN, and is designed to interoperate with the Python numerical and scientific libraries NumPy and SciPy.

Nó có các thuật toán phân loại( classification), hồi quy( regression) và phân cụm( clustering) bao gồm support vector machines, random forests, gradient boosting, k- means và DBSCAN, và được thiết kế để tương thích với các thư viện của Python như NumPy và SciPy.
It features various classification, regression and clustering algorithms including support vector machines, random forests, gradient boosting, k-means and DBSCAN, and is designed to inter-operate with the Python numerical and scientific libraries NumPy and SciPy.