如何划定匿名数据和去识别化数据？
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NumPy 官方团队在 Twitter 上简要概括了这篇论文的核心内容：
基于这些特性，NumPy 为张量计算提供了标准的 API，成为 Python 中不同数组技术之间的核心协调机制。 接下来，我们来看这篇 NumPy 综述论文的详细内容。 论文摘要 数组编程为访问、操纵和计算向量、矩阵和高维数组中的数据提供了功能强大、紧凑且表达力强的语法。NumPy 是 Python 语言的主要数组编程库，它在物理、化学、天文学、地球科学、生物学、心理学、材料科学、工程学、金融和经济学等领域的研究分析中都起着至关重要的作用。例如，在天文学中，NumPy 是发现引力波和黑洞首次成像的软件栈中的重要部分。 这篇论文回顾了一些基本的数组概念，以及它们如何形成一种简单而强大的编程范式，使其能够用于组织、探索和分析科学数据。NumPy 是构建科学 Python 生态系统的基础。它的应用十分普遍，一些面向特殊需求受众的项目已经开发出自己的类 NumPy 接口和数组对象。 由于其在 Python 生态系统中的核心地位，NumPy 越来越多地充当数组计算库之间的互操作层，并且和其 API 一起提供了灵活的框架，以支持未来十年的科学和工业分析。 NumPy 的演变史 在 NumPy 之前，已经出现了两个 Python 数组包。Numeric 包开发于 20 世纪 90 年代中期，它提供了 Python 中的数组对象和 array-aware 函数。Numeric 是用 C 语言写的，并链接到线性代数的标准快速实现。其最早的应用之一是美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室的惯性约束核聚变研究。 为了处理来自哈勃太空望远镜的大型天文图像，Numeric 被重实现为 Numarray，它添加了对结构化数组、灵活 indexing、内存映射、字节序变体、更高效的内存使用以及更好的类型转换规则的支持。 尽管 Numarray 与 Numeric 高度兼容，但这两个包之间的差异足以将社区开发者分为两类。而 2005 年，NumPy 的出现完美地统一了这两个包，它将 Numarray 的功能和 Numeric 的 small-array 性能及其丰富的 C API 结合起来。 如今，15 年过去了，NumPy 几乎支持所有进行科学和数值计算的 Python 库(包括 SciPy、Matplotlib、pandas、scikit-learn 和 scikit-image)。NumPy 是一个社区开发的开源库，它提供了多维 Python 数组对象以及对其进行操作的 array-aware 函数。由于其固有的简洁性，事实上 NumPy 数组已经成为 Python 中数组数据的交换格式。 NumPy 使用 CPU 对内存内(in-memory)数组进行操作。为了利用现代的专用存储和硬件，最近已经扩展出一系列 Python 数组包。与 Numarray–Numeric 之间存在较大差异的情况不同，现在的这些新库很难在社区开发者中引起分歧，因为它们都是建立在 NumPy 之上的。但是，为了使社区能够使用新的探索性技术，NumPy 正在过渡为核心协调机制，该机制规划了良好定义的数组编程 API，并在合适的时候将其分发给专门的数组实现。 NumPy 数组
NumPy 数组是一种能够高效存储和访问多维数组的数据结构，支持广泛类型的科学计算。NumPy 数组包括指针和用于解释存储数据的元数据，即 data type(数据类型)、shape(形状)和 strides(步幅)，参见下图 1a。 看看有多少要求? 这篇招聘启事实际上包含了符合公司要求的求职者简历上应该具备的信息(这意味着如果你在申请这个职位的话，也应该具备这些技能)。 如果你想申请这个职位，在简历中写上这些非常重要：机器学习、书面和口头交流技能、软件工程、快速原型设计。 这些都是你需要重点展示的技能，能和你的过往经验对应上会更好。 重要!不要在你的简历里塞满关键词。对招聘人员来说，这听起来很可疑，自然地去写，以免看起来你用力过猛。 此外，关键词填充也可能意味着应聘者只是为了面试，这反过来意味着他们可能不合格。
现在，制作一份出色的简历去投递吧! （编辑：周口站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
