4,8 Sterne aus 106 Bewertungen

Das Paper Array programming with NumPy verstehen und zitieren

Array programming with NumPy im Überblick: Einordnung für Studium und Schreiben

Lesezeit ca. 6 Min. · zuletzt aktualisiert: 2. Oktober 2026 · Bücher

Der Artikel Array programming with NumPy erschien 2020 in Nature und beschreibt laut Abstract die Rolle von NumPy in der wissenschaftlichen Datenanalyse mit Python.

Thema und Autoren des Papers

Das Paper Array programming with NumPy beschreibt laut Abstract, wie array-basierte Programmierung eine kompakte und ausdrucksstarke Syntax für den Zugriff auf und die Bearbeitung von Vektoren, Matrizen und mehrdimensionalen Arrays bereitstellt. NumPy wird darin als die zentrale Bibliothek für array-basierte Programmierung in der Programmiersprache Python beschrieben, die in Analyse-Pipelines von Forschungsfeldern wie Physik, Chemie, Astronomie, Geowissenschaft, Biologie, Psychologie, Materialwissenschaft, Technik, Finanzwesen und Wirtschaft eine Rolle spielt. Als Beispiel nennt der Abstract den Einsatz von NumPy im Software-Stack bei der Entdeckung von Gravitationswellen und bei der ersten Abbildung eines Schwarzen Lochs. Verfasst wurde der Artikel von Charles R. Harris, K. Jarrod Millman, Stéfan J. van der Walt und weiteren Autoren, veröffentlicht im Jahr 2020. Der Abstract beschreibt, wie wenige grundlegende Array-Konzepte zu einem einfachen und zugleich leistungsfähigen Programmierparadigma für das Organisieren, Erkunden und Analysieren wissenschaftlicher Daten führen. NumPy wird darin als Grundlage des wissenschaftlichen Python-Ökosystems dargestellt, auf der mehrere spezialisierte Projekte eigene array-ähnliche Schnittstellen entwickelt haben. Wie ein wissenschaftliches Paper aufgebaut ist, erklärt eine Anleitung für ein wissenschaftliches Paper. Zeitschriftenartikel wie dieser lassen sich nach der APA-Zitierweise angeben.

Array programming with NumPy: so liest du das Paper: der Ablauf in drei Schritten

Daten und Vorgehen laut Abstract

Der Abstract stellt NumPy als Programmierwerkzeug vor und erläutert dessen Rolle als Interoperabilitätsschicht zwischen verschiedenen Bibliotheken für array-basierte Berechnung. Laut Abstract bildet NumPy gemeinsam mit seiner Programmierschnittstelle einen flexiblen Rahmen, der das wissenschaftliche und industrielle Rechnen der kommenden Jahre unterstützen soll. Als Beleg für die praktische Bedeutung nennt der Abstract den Einsatz von NumPy in der Astronomie, etwa im Software-Stack bei der Entdeckung von Gravitationswellen und bei der ersten Abbildung eines Schwarzen Lochs. Weitere Details zu Implementierung, Code-Beispielen oder einzelnen Funktionen lassen sich der vollständigen Fassung des Artikels bei der Zeitschrift Nature entnehmen. Der NumPy-Artikel ist bei Springer Nature erschienen; wie die Einreichung bei Springer Nature abläuft, erklärt ein eigener Ratgeber. Der Abstract macht deutlich, dass NumPy nicht als isoliertes Werkzeug verstanden wird, sondern als Fundament, auf dem weitere spezialisierte Bibliotheken mit eigenen, NumPy-ähnlichen Schnittstellen aufbauen. Dass mehrere Projekte für Zielgruppen mit speziellen Anforderungen eigene Schnittstellen und Array-Objekte entwickelt haben, zeigt laut Abstract, wie verbreitet NumPy ist. Wegen dieser zentralen Stellung wirkt NumPy dem Abstract zufolge zunehmend als Interoperabilitätsschicht zwischen solchen Bibliotheken für array-basierte Berechnung. Mit rund 25.000 Zitationen (Crossref) gehört der Artikel außerdem zu den meistzitierten Software-Papern; er ist ein Beleg dafür, wie stark Forschung auf offener Software aufbaut.

Zentrale Aussagen des Abstracts

Der Abstract fasst die zentralen Aussagen zu Array programming with NumPy in mehreren Punkten zusammen:

  • Array-basierte Programmierung stellt eine kompakte und ausdrucksstarke Syntax für den Zugriff auf Vektoren, Matrizen und mehrdimensionale Arrays bereit.
  • NumPy gilt als die zentrale Bibliothek für array-basierte Programmierung in Python und spielt eine Rolle in Analyse-Pipelines verschiedener Forschungsfelder.
  • Als Beispiele nennt der Abstract den Einsatz von NumPy im Software-Stack bei der Entdeckung von Gravitationswellen und bei der ersten Abbildung eines Schwarzen Lochs.
  • Der Artikel zeigt, wie wenige grundlegende Array-Konzepte zu einem einfachen und leistungsfähigen Programmierparadigma für das Organisieren, Erkunden und Analysieren wissenschaftlicher Daten führen.
  • NumPy wird als Fundament des wissenschaftlichen Python-Ökosystems beschrieben, auf dem mehrere Projekte eigene, NumPy-ähnliche Schnittstellen entwickelt haben.
  • NumPy bildet zusammen mit seiner Programmierschnittstelle einen Rahmen, der das wissenschaftliche und industrielle Rechnen der kommenden Jahre unterstützen soll.

Gibst du solche Aussagen in einer eigenen Arbeit wieder, lohnt sich vor der Abgabe das Korrekturlesen vor der Einreichung.

Anknüpfungspunkte für Studium und eigene Texte

Der Abstract nennt NumPy als zentrale Bibliothek für array-basierte Programmierung in Python. Wird NumPy in einer eigenen Publikation verwendet, gehört der Artikel Array programming with NumPy in das Literaturverzeichnis, damit die genutzte Software nachvollziehbar bleibt. Nature ist die Zeitschrift, in der der Artikel erschien; welche Fachzeitschrift für einen eigenen Beitrag passt, klärt die Wahl der passenden Fachzeitschrift. Zur Nachvollziehbarkeit einer eigenen Datenanalyse gehört außerdem der Versionsstand der verwendeten Software.

Array programming with NumPy: so liest du das Paper: Prüfliste mit vier Punkten

Zielgruppe und Zitierhinweis

Besonders interessant ist das Paper für Studierende und Doktoranden, die mit Python Daten auswerten und die eingesetzte Software in der eigenen Arbeit korrekt nachweisen wollen. Der Artikel ist Open Access und steht laut den bibliografischen Angaben unter der Lizenz CC BY 4.0, du kannst ihn also frei lesen und bei Nature im Volltext nachschlagen. Vor dem Zitieren lohnt es sich, den vollständigen Artikel selbst zu lesen, damit Aussagen zum Programmierparadigma, zu den genannten Anwendungsbeispielen und zur Rolle von NumPy im wissenschaftlichen Python-Ökosystem korrekt wiedergegeben werden. Nach der APA-Zitierweise lässt sich der Artikel wie folgt angeben: Harris, C. R., Millman, K. J., van der Walt, S. J. et al. (2020). Array programming with NumPy. Nature. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2. Die DOI führt direkt zum Artikel bei Nature. Wie ein Abstract aufgebaut ist, erklärt der Beitrag zum Aufbau eines Abstracts; der Abstract dieses Artikels nennt in wenigen Sätzen Gegenstand, Beispiele aus der Astronomie und einen Ausblick auf das nächste Jahrzehnt wissenschaftlicher und industrieller Analyse. In der Autorenangabe steht nach den ersten drei Namen ein „et al.“; wie viele Namen im eigenen Literaturverzeichnis genannt werden, richtet sich nach dem verwendeten Zitierstil. Für die eigene Literaturarbeit empfiehlt es sich, die genaue Autorenreihenfolge und den Zeitschriftentitel vor der Übernahme in das eigene Literaturverzeichnis mit der Angabe bei Nature abzugleichen.

Quellen und Stand

Quelle prüfen und selbst entscheiden

Datei hochladen

Häufige Fragen zu Array programming with NumPy

Wer hat das Paper Array programming with NumPy verfasst?

Laut den bibliografischen Angaben zählen Charles R. Harris, K. Jarrod Millman, Stéfan J. van der Walt und weitere Autoren zu den Verfassern des 2020 erschienenen Artikels.

In welcher Zeitschrift ist der Artikel erschienen?

Der Artikel Array programming with NumPy ist in der Zeitschrift Nature erschienen, verlegt bei Springer Nature.

Welche Rolle schreibt der Abstract NumPy im wissenschaftlichen Python-Ökosystem zu?

Der Abstract beschreibt NumPy als Grundlage des wissenschaftlichen Python-Ökosystems und als Interoperabilitätsschicht zwischen verschiedenen Bibliotheken für array-basierte Berechnung.

Welche Anwendungsbeispiele nennt der Abstract konkret?

Der Abstract nennt den Einsatz von NumPy im Software-Stack bei der Entdeckung von Gravitationswellen und bei der ersten Abbildung eines Schwarzen Lochs.

Wie lässt sich der Artikel nach APA zitieren?

Nach APA lautet die Angabe: Harris, C. R., Millman, K. J., van der Walt, S. J. et al. (2020). Array programming with NumPy. Nature. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2.

Unter welcher Lizenz ist der Artikel veröffentlicht?

Laut den bibliografischen Angaben ist der Artikel unter der Lizenz CC BY 4.0 veröffentlicht.

Für welche Fachbereiche nennt der Abstract eine Nutzung von NumPy?

Der Abstract nennt Analyse-Pipelines in Physik, Chemie, Astronomie, Geowissenschaft, Biologie, Psychologie, Materialwissenschaft, Technik, Finanzwesen und Wirtschaft.

Unsere Partner