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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Max 56% OFF Gehäuse: Edelstahl, Heizelementeaufnahme: Edelstahl Heizelemente: Keramikstrahler, Fußstopfen: Gummi zum Warmhalten von Speisen 2 Heizelemente á 400 W, Keramikheizstrahler Vorheizzeit unter 7 Minuten Ein- und Ausschalter mit grüner Kontrollampe 4 Gummifußstopfen Lieferung OHNE Stecker, nur mit ca. 2 m langem dreiadrigem Kabel Kabelaustritt: rechtes, vorderes Bein bei Ein-/Ausschalter Anschluss durch Elektrofachkraft! Produktbeschreibung des Herstellers Saro Gastro-Products Saro – das ist seit 1971 Erfahrung in Großküchentechnik und Gastronomiebedarf jeglicher Art. Schon über 20 Jahre arbeiten wir eng mit den größten Handelskonzernen zusammen und gehören seit 2018 zu einem der größten europäischen Importeure für Küchenequipment. Egal ob Hotellerie, Gastronomie, Systemgastronomie, Catering oder Cash amp; Carry – profitieren Sie von einer Qualität, die in Verbindung mit unseren starken Preisen und dem flächendeckenden Service einmalig ist. Aus einem 10.000 qm² großen Lager in Emmerich am Rhein versenden wir unser umfassendes Sortiment an Fachhändler und Endkunden. Unser Team brennt für die Gastronomie und freut sich auch mit Ihnen zusammen die beste Lösung für Ihre individuellen Bedürfnisse zu finden. Küche, Haushalt Wohnen => Elektrische Küchengeräte => Elektrische Küchenreiben NANXCYR Für Samsung S20FE Fall, PC unterstützt stark Fall Anti-S Discount On Wholesale NANXCYR Für Samsung S20FE Fall, PC unterstützt stark Fall Anti-S Buy Store Online Saro Wärmebrücke Modell 1000 mm our editors and writers thoroughly evaluate all the latest product that come through our independent lab. Ich habe ein gebrauchtes Gerät das völlig verölt und zerkratzt ist bekommen. Die Krönung dieses Gerät ist, dass das Anschluss Kabel keinen Stecker hat und am Standfuß austritt, so dass die Wärmebrücke immer schräg bzw. darauf steht. Das Kabel sieht aus a
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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Discount On Wholesale NANXCYR Für Samsung S20FE Fall, PC unterstützt stark Fall Anti-S Buy Store Online Alles Natur Philadelphia Mall we also have a purpose built distribution centre in tokyo where we despatch well over 1000 orders every day! Musik-CDs Vinyl => Diverses => Comedy Spoken Word Man(n) und Frau. Ich kenne die ganze Well-Familie aus meiner Kindheit. Ich habe also bayrische Tradition kennengelernt. Die. Mädel haben sich auch stets an die Tradition gehalten.. Manchmal schräg - aber stets echt glaubwürdig. Was ich jetzt nicht genau w NANXCYR Für Samsung S20FE Fall, PC unterstützt stark Fall Anti-S
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  • ♥ Material PC, All-inclusive-Hartschale, dünn und leicht ..
  • ♥ Kameraschutz: Der Öffnungsrand der Kamera ist 0,4 mm erhöht den Verschleiß zu verringern ..
  • ♥ Die Position des genauen Loch: Realdaten Formöffnungs-, Laden, und Musik hören sind barrierefrei ...
  • ♥ vorzügliche Kunstfertigkeit: haltbar und praktisch Handy Fall ..
  • ♥ verwendbares Modell: Samsung S20 FE
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Produktbeschreibungen

für Samsung S20FE Fall, PC unterstützt stark Fall Anti-Sturz Stoß- dünnes und leichtes Cover All Inclusive Cover, für Samsung S20FE

Stil: rückseitige Abdeckung
Material: PC
Stil: simple
Beliebte Elemente: reine Farbe
Farbe: schwarz, blau, grün, pink
Anwendbares Modell: Samsung S20 FE

  • 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