Основные применения библиотеки NumPy в современных научных вычислениях:

• Решение многомерных задач в математике, физике, биоинформатике, вычислительной химии и даже когнитивной психологии. 7 NumPy упрощает работу с векторами и матрицами, содержит готовые методы для разных математических операций. 6
• Анализ данных. 7 Библиотека используется на всех этапах работы с данными: извлечение и преобразование, анализ, моделирование и оценка, репрезентация. 7
• Визуализация данных. 7 По сравнению с Python возможности NumPy позволяют исследователям визуализировать наборы данных, которые гораздо больше по размеру. 7 Например, библиотека лежит в основе системы PyViz, которая включает в себя десятки программ для визуализации. 7

Основные применения библиотеки Hopfield:

• Восстановление полных шаблонов из частичных или зашумлённых входных данных. 8 Это делает сети Хопфилда надёжными перед лицом неполных или повреждённых данных. 8
• Решение задач оптимизации. 25 Например, сеть может быть применена для распределения работ между исполнителями. 2
• Фильтрация данных (задачи распознавания образов). 2 Сеть может произвести восстановление ранее сохранённого образца по подаваемому на её вход искажённому или неполному варианту. 5