macOS
brew install numpyprovider-native install command
brew / rang 200
Consultez les chemins d'installation, exécutables, métadonnées et notes de sécurité de numpy pour les workflows d'agents IA.
installation
brew install numpyprovider-native install command
aperçu
Package for scientific computing with Python
historique
NumPy is the foundational array package for scientific computing in Python. It supplies the `ndarray`, vectorized operations, broadcasting, linear algebra and numerical routines, a C API, and the `f2py` command-line interface for building Python bindings to Fortran code.
The official NumPy about page says NumPy was created in 2005, building on Numeric and Numarray. The old SciPy history records the project as a reunion: Travis Oliphant wanted to bring the split Numeric/numarray community back to one array package, refactored Numeric to absorb numarray's features, and after naming discussion the multidimensional array project became NumPy.
NumPy became the array substrate for the Python scientific stack. The 2020 Nature paper 'Array programming with NumPy' describes NumPy as a 2005 unification of Numarray's features with Numeric's small-array performance and C API, and says that by 2020 it underpinned almost every Python library doing scientific or numerical computation, including SciPy, Matplotlib, pandas, scikit-learn, and scikit-image.
Users install NumPy directly for dense arrays, vectorized math, broadcasting, random sampling, FFTs, statistics, basic linear algebra, and data interchange with other Python libraries. Package maintainers also care about the compiled-code boundary: `f2py` is distributed with NumPy as both `numpy.f2py` and a standalone command-line tool, making old Fortran routines callable from Python, while the C API supports extensions and downstream projects.
For package ecosystems, NumPy is not just a library; it is an ABI, build, and compatibility gravity well. Python packages with native extensions often pin or test against NumPy versions, scientific Linux/macOS distributions ship optimized BLAS/LAPACK stacks underneath it, and Homebrew's formula page showed 333,990 installs over 365 days on July 1, 2026 despite Python users often installing it through pip or conda instead.
posture de sécurité
Aucun manifest local de gestion des secrets correspondant n'a été trouvé pour numpy. Les métadonnées de paquet Nucleus restent publiées ici afin que la couverture future dispose d'une URL stable.
Avant une utilisation sans surveillance par un agent, vérifiez si l'outil lit des identifiants en clair, écrit un état distant, publie des artefacts ou lance des plugins.
exécutables
| Commande | Type | Exposition | Note |
|---|---|---|---|
f2py | exécutable | exécutable indexé | Découvert depuis l'index local des exécutables. |
numpy-config | exécutable | exécutable indexé | Découvert depuis l'index local des exécutables. |
fraîcheur
Ces signaux séparent l'âge de génération de la page, l'activité du gestionnaire de paquets et la comparaison avec les versions amont. Un retard de version n'est signalé que lorsqu'une URL de preuve et des versions comparables sont présentes.
métadonnées d'installation
| Clé du paquet | brew:numpy |
|---|---|
| Version | 2.5.1 |
| Gestionnaire de paquets | Homebrew |
| Page d'accueil | https://www.numpy.org/ |
| Dépôt | https://github.com/numpy/numpy |
| Dernière mise à jour | 2026-07-07T20:38:47Z |
| Pulse | updated |
| Bouteille | non enregistré |
| Service | aucun déclaré |
piste source
Cette page est servie par av-web depuis l'artéfact SQLite privé des paquets généré par scripts/generate-pkg-sqlite.py.
View the package source record on GitHub.