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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worldwide in buying and selling online. 6700-2RS (Innendurchmesser = 10 mm, Außendurchmesser = 15 mm, Dicke = 4 mm). 6700rs Kugellager sind auf beiden Seiten abgedichtet, um Schmiermittel in Chrom-Stahl-Lagerer, glatt und geräuscharm. ABEC-Toleranz 1 (P0), Z1 Geräuschpegel für die meisten allgemeinen Anwendungen. Statische Belastbarkeit von 431 Newton und dynamische Belastbarkeit von 853 Newton Produktbeschreibungen Hinweis: Bitte beachten Sie das Bild und wählen Sie die richtige Art der Lager vor Ihrer Bestellung (abgedichtet oder abgeschirmt auf beiden oder einer Seite des Lagers). Suffix am Lager dient nur zur Unterscheidung zwischen abgedichtetem und Schildlagentyp. Es hat keinen Einfluss auf die Verwendung unseres Produkts. Beschreibung: Einreihig, vorgeschmiert, normale Genauigkeit. Rillenkugellager gehören zu den am häufigsten verwendeten Wälzlagern. Sie werden verwendet, um radiale und axiale Lasten in beide Richtungen aufzunehmen. Mit geringer Reibung und hoher Geschwindigkeit sind Kugellager kostengünstig und erfordern wenig Wartung. Chromstahl (GCr15) mit Wärmebehandlung hergestellt, bietet hohe und gleichmäßige Härte, gute Verschleißfestigkeit und hohe Kontaktermüdung. Geeignet für alle Arten von industriellen Geräten, Mikromotoren, kleinen Drehmotoren, Bürogeräten und so weiter. Auswahlanleitung: Schilde (Bezeichnung Suffix Z/ZZ) - High Speed Schützt vor Schmutz und Ablagerungen. Versiegelt (Bezeichnung Suffix RS/2RS) – aus Stahlblechverstärktem NBR (öl- und flüssigkeitsbeständig) Geringere Grenzgeschwindigkeit als bei Schildlagern. Spezifikation: Modell: 6700-2RS Dichtungsart: doppelt abgedichtet. Material Innenlauf/Außenlauf: Chromstahl (GCr15). Material des Käfigs: Stanzstahl. Innendurchmesser: 10 mm. Außendurchmesser (D): 15 mm. Stärke (B): 4 mm. Dynamische Belastbarkeit (Cr): 0,853 kN. Statische Belastbarkeit (Cor): 0,431 kN. Genauigkeitsklasse: P0 (ABEC-1) Geräuschpegel: Z1. Anzahl der Packung: 5 Stück. Sourcing Map 6700-2RS Rillenkugellager 10 x 15 x 4 mm schwarz ve shop Bento Box Holz Mittagessen Container Japanischen Stil Holz Reusa Best Cheap Wholesale Bento Box Holz Mittagessen Container Japanischen Stil Holz Reusa Beautiful In Colors Gewerbe, Industrie Wissenschaf => Antriebstechnikprodukte => Lager
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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unlike our competitors, we want to hear from you! Design Briefkasten, Motiv mit Zeitungsrolle Stahl-Optik, Flachda Some reservation BRIEFKASTEN, FARBWAHL lt. Abbildung - Vintage-Style, XXL fertig montiert mit Zeitungsrolle WETTERFEST, mit 8-teiligem Befestigungsmaterial (Schrauben, Dübel), Anleitung, Schloß mit 2 Schlüssel, Namensschild ROBUST amp; ROSTFREI - Stahl ZINKGRUNDIERT, kunststoffbeschichtet (wetterfeste Qualitätslackierung) DESIGN amp; OPTIK - große Ausführung in 1,2* mm (Deckel) / 0,8 mm* Stärke, Größe ca. 45 cm x 40 cm x 15 cm (H,B,T) HANDCRAFT - GESCHWEISSTER STAHL amp; für die spezielle Optik handbearbeitet (KEINE FOLIENbeklebung) Produktbeschreibungen Farbe:Tmyrot-drh-brh-erh-zrh-1 Angebot von BTV * ÖLBAUM * mit Banderole * GROSSER BRIEFKASTEN KLASSIK Einzelanfertigung, komplett aus geschweisstem robusten Metall / Stahl grundiert für den perfekten Look gt; mit Zeitungsfach, 2 x Schlüssel, Befestigungsmaterial und Anleitung für die Wandmontage gt; Fix und fertig komplett montiert mit 1. Zeitungsrolle + 2. Grosser Einwurfklappe gt; wetterfeste robuste Lackierung im Designer-Style, in zeitlosem Design und Farben gt; Größe dieser Ausführung ca. 43 cm x ca. 38 cm x ca. 12 cm (Höhe, Breite, Tiefe) gt; mit großer normaler Einwurfklappe vorn für Briefe bis ca. 30 x 320 mm gt; Jährliche Zertifizierung für klimafreundlichen Versand Ihrer Bestellung * TESTEN SIE HIER IHRE HINTERGRUNDFARBE = WANDFARBE ANHAND DER FOTOS BEI UNSEREN ANGEBOTEN Aufgrund des besonderen Designs von "Used-Look" - Briefkästen sind Farbabweichungen sowie mechanische Verformungen beabsichtigt. Best Cheap Wholesale Bento Box Holz Mittagessen Container Japanischen Stil Holz Reusa Beautiful In Colors Bento Box Holz Mittagessen Container Japanischen Stil Holz Reusa Baumarkt => Eisenwaren => Briefkästen grundsätzlich sieht der Briefkasten schön aus. aber er hängt noch nicht mal einen Tag und als ich ihn nach dem Aufhängen abgestaubt habe, hat sich bereits die goldene Schrift (Zeitungen) abgelöst. Diese ist aufgeklebt. Das Posthorn sieht auch irgendwie bi
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  • Hergestellt aus natürlichem Holz, das umweltfreundlich und gesund ist.
  • Mit dem herausnehmbaren Separator können Sie die Lebensmittel gut klassieren.
  • Glatte polierte Oberfläche, fühlt sich sehr gut an.
  • Jede Box hat einen Riemen, um die Abdeckung fest zu halten, damit keine Lebensmittel herauskommen.
  • Tragbare Bento-Boxen eignen sich für Picknick und Arbeitsessen.
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Produktbeschreibungen

Größe:7,09 * 4,72 * 2,17 Zoll

Spezifikation:
Bedingung: 100% nagelneu
Material: Japanische Zeder
Optionale Größe: Ca. 18 * 12 * 5,5 cm / 7,09 * 4,72 * 2,17 Zoll
                        Ca. 19 * 12 * 6 cm / 7,48 * 4,72 * 2,36 Zoll
Farbe: Wie in Bildern gezeigt
Bruttogewicht: 200 g

Paketliste:
1 * Bento Box

Beachten:
Kann nicht in einer Mikrowelle verwendet werden. Kann nicht in heißem Wasser gekocht werden.
Kann bei hohen Temperaturen nicht sterilisiert werden.
Bitte erlauben Sie geringfügige Fehler aufgrund der manuellen Messung und stellen Sie sicher, dass Sie nichts dagegen haben, bevor Sie bestellen.
Bitte haben Sie Verständnis dafür, dass Farben chromatische Abweichungen als unterschiedliche Platzierung von Bildern enthalten können.

  • 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