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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Akatalllili skini Mixalis Xatsigiannis hat eine unverwechselbare, weiche, aber auch tiefe und kraftvolle Stimme. Das Album ist eine Mischung aus gefühlvollen Balladen und schwungvollen Songs, die einfach nur Spaß machen. Musik-CDs Vinyl => Featured Categories => Limited Edition on european soil only, our store means more than 620 stores in premium locations, across 20 countries and closing in on 30 years of history. Karosserie Abnehmen Shaper Maschine Anti Cellulite Voll Zum Hals Fast Shipping & Easy Returns Karosserie Abnehmen Shaper Maschine Anti Cellulite Voll Zum Hals Best Sales In UK Outlet Clearance Discount
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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  • PowerfulDer leistungsstarke Motor erzeugt simultane Rotation und Vibration und bietet eine subkutane Massage, die den Blutfluss erhöht, die Lymphdrainage und den Blutkreislauf fördert und die Hautelastizität verbessert.
  • ✔Kombiniert mit vibrierendem Kopf und Infrarot-Hyperthermie beschleunigt es die Blutzirkulation und erwärmt und entlädt Fett durch schnelle Bewegung.
  • ✔Geeignet für vier verschiedene Massageköpfe, einschließlich Körperabnehmen, um eine Vielzahl von Bedürfnissen zu erfüllen.
  • ✔Einzigartige schnelle Drehungen und kraftvolle Massage zur Beseitigung von Schmerzen und Schmerzen.
  • ✔Innovatives, ergonomisches, schlankes Design für einfache Handhabung.
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Produktbeschreibungen

Farbe:Pink

Beschreibung
Name: Infrarot-Massagegerät

Massiere deinen Kopf mit deinen Fingern:
Dies simuliert eine professionelle Massage mit dem Finger. Es eignet sich für schmerzhafte Cellulite, Fußreflexzonenmassage und sanfte Muskelmassage.
Rollenkopf:
Beseitigen Sie Cellulite, wirken Sie auf Auswurf, reizen Sie den Blutfluss und den Blutrückfluss an, trainieren Sie die Muskulatur, tragen Sie die Lymphdrainage ab, reduzieren Sie das Volumen, lindern Sie Asse, Ischias und Rückenschmerzen, wärmen Sie Muskeln, entspannen Sie sich und lindern Sie Stress.
Massagekopf:
Geeignet für empfindliche Bereiche wie Gesicht, Brust, Nacken und Brüste. Es verbessert die Durchblutung im Unterleib, eliminiert lokale Toxine, verbessert den Darm und beugt Verstopfung vor.
Wellenformkopf:
Simuliert eine professionelle Massage mit der Handfläche, um die Durchblutung zu regulieren und zu verbessern, geeignet für den Einsatz im Oberschenkel- und Gesäßbereich.
Kopfschutztuch:
Um den Komfort zu verbessern, decken Sie den entsprechenden Behandlungskopf mit einer Stoffabdeckung ab.

Packliste:
1X Massagegerät
3X Massageköpfe
1X Adapter
1 X Benutzerhandbuch

  • 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