Guía completa para NumPy: el paquete fundamental para la informática científica en Python. Úselo para operaciones con matrices, álgebra lineal, generación de números aleatorios, transformadas de Fourier, funciones matemáticas y computación numérica de alto rendimiento. Fundación para SciPy, pandas, scikit-learn y todo Python científico.
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Fuente: tondevrel/scientific-agent-skills.
The fundamental package for numerical computing in Python, providing multi-dimensional arrays and fast operations.
Official docs: https://numpy.org/doc/ Search patterns: np.array, np.zeros, np.dot, np.linalg, np.random, np.broadcast
| Create arrays | array, zeros, ones | np.array([1, 2, 3]) | | Mathematical ops | +, , sin, exp | np.sin(arr) | | Linear algebra | dot, linalg.inv | np.dot(A, B) | | Statistics | mean, std, percentile | np.mean(arr) | | Random numbers | random.rand, random.normal | np.random.rand(10) | | Indexing | [], boolean, fancy | arr[arr > 0] |
Guía completa para NumPy: el paquete fundamental para la informática científica en Python. Úselo para operaciones con matrices, álgebra lineal, generación de números aleatorios, transformadas de Fourier, funciones matemáticas y computación numérica de alto rendimiento. Fundación para SciPy, pandas, scikit-learn y todo Python científico. Fuente: tondevrel/scientific-agent-skills.
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Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/tondevrel/scientific-agent-skills --skill numpy Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw
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