NumPy
The fundamental package for scientific computing with Python
D&I Grant from CZI
Including NumPy, SciPy, Matplotlib and Pandas

Powerful N-dimensional arrays
Fast and versatile, the NumPy vectorization, indexing, and broadcasting concepts are the de-facto standards of array computing today.

Numerical computing tools
NumPy offers comprehensive mathematical functions, random number generators, linear algebra routines, Fourier transforms, and more.

Interoperable
NumPy supports a wide range of hardware and computing platforms, and plays well with distributed, GPU, and sparse array libraries.

Performant
The core of NumPy is well-optimized C code. Enjoy the flexibility of Python with the speed of compiled code.

Easy to use
NumPy’s high level syntax makes it accessible and productive for programmers from any background or experience level.

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Some Girls 50% Off Clearance Max 63% OFF Badteppich-Set, abstrakter Baum, Badezimmer-Bodenmatte, Retro, H Shop Discount unlike our competitors, we want to hear from you! die den Kauf dieses Albums inklusive der Bonus Tracks rechtfertigen:01) Das "Hauptalbum" strotzt nur so von Abwechslung und eingängigen Melodien. Da wäre mal der Nr. 1 - Hit "Miss you" und eine weitere Hitsingle "Beast of Burden". Klasse auch "When the Wh Musik-CDs Vinyl => Metal Hardrock => Hardrock Badteppich-Set, abstrakter Baum, Badezimmer-Bodenmatte, Retro, H
Open source
Distributed under a liberal BSD license, NumPy is developed and maintained publicly on GitHub by a vibrant, responsive, and diverse community.

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Hold Me Tonight (Remixes) Fans von Vocal-Trance werden bei Angel Ones "Hold me tonight" voll auf ihre Kosten kommen. Der Track überzeugt mit einer schönen Melodie und fetzigen Synthis. Bietet zwar im Vergleich zu Noémi wenig Neues, aber das ändert nichts daran, dass der Track die Badteppich-Set, abstrakter Baum, Badezimmer-Bodenmatte, Retro, H Musik-CDs Vinyl => Dance Electronic => Trance you can never say no to deals on our shop for as low as 48% off! Offers USA Online Max 63% OFF Badteppich-Set, abstrakter Baum, Badezimmer-Bodenmatte, Retro, H Shop Discount
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  • Badteppich-Set: mit 2 Vorlegern, Größe: 60 x 90 cm + 60 x 180 cm. L-Form Matten-Set perfekt für Badezimmer. Zartes Muster ist geeignet für den täglichen Gebrauch, schöne Heimdekoration.
  • Material: Unsere Badematten und Teppiche sind aus Mikrofaser und Polyester, weich und bequem, flauschiger Flor Komfort für Füße zum Stehen, rutschfeste Unterseite.
  • Rutschfest und wasserabsorbierend: Mit saugfähigem Plüsch auf der Oberfläche können die Boden-Komfort-Matten Wasser schnell aufnehmen, halten nicht nur Ihren Boden trocken und sauber, sondern schützen auch den Boden vor Wasserschäden. Rutschfeste Latex-Unterseite sorgt für Sicherheit, verschleißfest.
  • Leicht zu reinigen: Unsere Badematten sind maschinenwaschbar, separat in kaltem Wasser reinigen. Verwenden Sie Feinwaschmittel, nicht bleichen oder chemisch reinigen, verwenden Sie keinen Weichspüler oder Trocknerblätter, nicht wringen, lufttrocknen ist die beste Wahl.
  • Vielseitig einsetzbar: Fußmatten sind für die meisten Bodenarten im Innenbereich geeignet, einschließlich Laminat, Marmor, Fliesen, Hartholz und Teppich. Ideal für den Boden der Küchenspüle, Waschküche, Badezimmer, Kinderspielzeugzimmer.
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Produktbeschreibungen

Größe:23.6x35.4in+23.6x70.9in

Badteppich-Set.

Größentabelle
➊ 40 x 60 cm + 40 x 120 cm.
➊ 50 x 80 cm + 50 x 120 cm.
➊ 50 x 80 cm + 50 x 160 cm.
60 x 90 cm + 60 x 180 cm.

Eigenschaften:

Stilvolles Muster macht diese Badematten zu einer idealen Wahl für die Verschönerung Ihres Badezimmers.
Flauschiges Flormatten Set kann Wasser aufnehmen und trocknet schnell, schützen Sie Ihren Badezimmerboden vor Feuchtigkeit und Flecken.
Niedrige Höhe für einfache Reinigung und Saugen, dünnes Design, passt unter Türen.
Paket beinhaltet 2-teilige Badteppiche. Lange kombiniert kurz.
Tolle Idee für Heimdekoration oder ein perfektes Geschenk.
Tipps:

Die Farbe des Produktbildes auf dem Bildschirm kann aufgrund unterschiedlicher Farbeinstellungen bei verschiedenen Monitoren ein wenig vom tatsächlichen Produkt abweichen.
Aufgrund der manuellen Messung kann es zu Abweichungen von ca. 2,5 cm kommen.


Wenn Sie Fragen haben, teilen Sie uns bitte mit, wir werden Ihnen rechtzeitig antworten.

  • Nearly every scientist working in Python draws on the power of NumPy.

    NumPy brings the computational power of languages like C and Fortran to Python, a language much easier to learn and use. With this power comes simplicity: a solution in NumPy is often clear and elegant.

    Quantum Computing Statistical Computing Signal Processing Image Processing Graphs and Networks Astronomy Processes Cognitive Psychology
    QuTiP Pandas SciPy Scikit-image NetworkX AstroPy PsychoPy
    PyQuil statsmodels PyWavelets OpenCV graph-tool SunPy
    Qiskit Xarray python-control Mahotas igraph SpacePy
    Seaborn PyGSP
    Bioinformatics Bayesian Inference Mathematical Analysis Chemistry Geoscience Geographic Processing Architecture & Engineering
    BioPython PyStan SciPy Cantera Pangeo Shapely COMPAS
    Scikit-Bio PyMC3 SymPy MDAnalysis Simpeg GeoPandas City Energy Analyst
    PyEnsembl ArviZ cvxpy RDKit ObsPy Folium Sverchok
    ETE emcee FEniCS Fatiando a Terra
  • NumPy's API is the starting point when libraries are written to exploit innovative hardware, create specialized array types, or add capabilities beyond what NumPy provides.

    Array Library Capabilities & Application areas
    Dask Distributed arrays and advanced parallelism for analytics, enabling performance at scale.
    CuPy NumPy-compatible array library for GPU-accelerated computing with Python.
    JAX Composable transformations of NumPy programs: differentiate, vectorize, just-in-time compilation to GPU/TPU.
    Xarray Labeled, indexed multi-dimensional arrays for advanced analytics and visualization
    Sparse NumPy-compatible sparse array library that integrates with Dask and SciPy's sparse linear algebra.
    PyTorch Deep learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.
    TensorFlow An end-to-end platform for machine learning to easily build and deploy ML powered applications.
    MXNet Deep learning framework suited for flexible research prototyping and production.
    Arrow A cross-language development platform for columnar in-memory data and analytics.
    xtensor Multi-dimensional arrays with broadcasting and lazy computing for numerical analysis.
    XND Develop libraries for array computing, recreating NumPy's foundational concepts.
    uarray Python backend system that decouples API from implementation; unumpy provides a NumPy API.
    tensorly Tensor learning, algebra and backends to seamlessly use NumPy, MXNet, PyTorch, TensorFlow or CuPy.
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    NumPy lies at the core of a rich ecosystem of data science libraries. A typical exploratory data science workflow might look like:

    For high data volumes, Dask and Ray are designed to scale. Stable deployments rely on data versioning (DVC), experiment tracking (MLFlow), and workflow automation (Airflow and Prefect).

  • NumPy forms the basis of powerful machine learning libraries like scikit-learn and SciPy. As machine learning grows, so does the list of libraries built on NumPy. TensorFlow’s deep learning capabilities have broad applications — among them speech and image recognition, text-based applications, time-series analysis, and video detection. PyTorch, another deep learning library, is popular among researchers in computer vision and natural language processing. MXNet is another AI package, providing blueprints and templates for deep learning.

    Statistical techniques called ensemble methods such as binning, bagging, stacking, and boosting are among the ML algorithms implemented by tools such as XGBoost, LightGBM, and CatBoost — one of the fastest inference engines. Yellowbrick and Eli5 offer machine learning visualizations.

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    NumPy is an essential component in the burgeoning Python visualization landscape, which includes Matplotlib, Seaborn, Plotly, Altair, Bokeh, Holoviz, Vispy, Napari, and PyVista, to name a few.

    NumPy’s accelerated processing of large arrays allows researchers to visualize datasets far larger than native Python could handle.

CASE STUDIES