Guida completa per NumPy: il pacchetto fondamentale per il calcolo scientifico in Python. Utilizzare per operazioni su matrici, algebra lineare, generazione di numeri casuali, trasformate di Fourier, funzioni matematiche e calcolo numerico ad alte prestazioni. Fondazione per SciPy, panda, scikit-learn e tutto il Python scientifico.
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Fonte: 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] |
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Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
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Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/tondevrel/scientific-agent-skills --skill numpy Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
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