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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Open source
Distributed under a liberal BSD license, NumPy is developed and maintained publicly on GitHub by a vibrant, responsive, and diverse community.

Try NumPy
Enable the interactive shell

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fasient Tragbarer HD-Videoverstärker mit magnetischer Anziehung, Dieser Artikel passt für Ihre . Geben Sie Ihr Modell ein, um sicherzustellen, dass dieser Artikel passt. Es ist für den täglichen Gebrauch geeignet, wenn Sie Spiele, Filme und Text auf Mobiltelefonen ansehen. Dieses Produkt ist kompakt und leicht, so dass es leicht zu transportieren ist. Die hochauflösende optische Technologie wird verwendet, um das Bild auf dem Bildschirm des Mobiltelefons um das 2-3-fache zu vergrößern, und das Bild ist sehr klar. Die Oberfläche des Produkts besteht aus simuliertem Leder, und der Bildschirm besteht aus Acryl, das strukturiert und haltbarer ist. Die Struktur nimmt eine vollständige Faltung und magnetische Anziehung an, und die Bedienung ist einfach und für verschiedene Arten von Mobiltelefonen geeignet. Produktbeschreibungen Farbe:red Feature: 1. Die hochauflösende optische Technologie wird verwendet, um das Bild auf dem Bildschirm des Mobiltelefons um das 2-3-fache zu vergrößern, und das Bild ist sehr klar. 2. Die Oberfläche des Produkts besteht aus simuliertem Leder, und der Bildschirm besteht aus Acryl, das strukturiert und haltbarer ist. 3. Die Struktur nimmt eine vollständige Faltung und magnetische Anziehung an, und die Bedienung ist einfach und für verschiedene Arten von Mobiltelefonen geeignet. 4. Es ist für den täglichen Gebrauch geeignet, wenn Sie Spiele, Filme und Text auf Mobiltelefonen ansehen. 5. Dieses Produkt ist kompakt und leicht, so dass es leicht zu transportieren ist. Spezifikation: Artikeltyp: Verstärker Farbe: Weiß/Schwarz/Rot (optional) Bildschirm: Acryl Material: ABS + Leder + Acryl Bildschirm Bildschirmgröße: Ca. 25 x 14 cm Produktgröße: Ca. 256 x 220 x 12 mm/10,1 x 8,7 x 0,5 Zoll Bruttogewicht: Ca. 335,00 g Packungsgröße: Ca. 26,00 x 23,00 x 1,50 cm/10,2 x 9,1 x 0,6 Zoll Paketliste: 1 x Verstärker 1 x Schwarzes Papier Buying Online Kickscooter Kinderscooter Scooter Bars, Erwachsene Scooter, Scoo Enjoy Discount Kickscooter Kinderscooter Scooter Bars, Erwachsene Scooter, Scoo Elektronik Foto => Handys Zubehör => Zubehör at sport part, we live sneakers, clothing, they are all we think about and nothing makes us more proud than being able to keep our followers up to date with the latest trends. NEW before selling
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  • Beste Geschenke für Kinder: Der Roller ist für Jungen und Mädchen als beste Geburtstag oder Weihnachten / X'mas Urlaub präsentiert!
  • Offene Größe: B × 90 × H × 88-105cm (Einstellbare T-bar) / Gewicht: 6,1 kg / Last: 100kg / Maßgebliche Personen: Geeignet für Menschen mit einer Höhe von 130-185cm.
  • Shock Große PU-Räder absorbieren: Die vorne und hinten PU Räder verringern die Fahr Schock und Vibrationen, hohe haltbaren PU-Räder mit Feder weniger Schock-System für eine reibungslose Fahrt.
  • Bremse hinten und intelligente Wende zum einfachen Anhalt: Die hintere Fuß Reibungsbremse funktioniert gut, einfach für Sie den Roller für ein break.Swing die Richtung des Rollers nach seiner eigenen Schwerkraft zu stoppen sein Gleichgewicht und athletischen Fähigkeiten zu trainieren.
  • Einfach Falten und verstellbare T-Bar: Der Roller einfach schnell und zu tragen, ideal für Reisen oder storage.The Griff zu falten ist, die Höhe sein justieren (88-105cm) des Sitzes und Lenkers nach Ihrer Körpergröße.
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Produktbeschreibungen

Farbe:Black

Marke: GDD
【Produktspezifikationen】

Material: Aluminiumlegierung + PU

Farbe: Blau, Schwarz, Rosa

Gewicht: 5,9 kg

Max Belastung: 100 kg

Pedal Breite: 12,5 cm

PU-Rad-Größe: 20 x 4cm

Offene Größe: 90 × W × H × 88-105cm (justierbare T-bar)

Anwendbar Höhe: Perfekt für Reiter 130-185cm in Höhe

Geeignete Straße: Asphaltstraße, Zement, Schlagloch, Schotterstraße, Bodenfliese

  • 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