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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Clearance Discounts Outlet Max 46% OFF JKLJKL Minimalist runder Spiegel Tray Desktop-Kosmetik Schmuckau Clearance 80% Off unlike our competitors, we want to hear from you! JKLJKL Minimalist runder Spiegel Tray Desktop-Kosmetik Schmuckau Obermaterial: Synthetik Innenmaterial: Synthetik Sohle: Wildleder Verschluss: Schnalle Absatzhöhe: 7.5 cm Absatzform: Kegel Schuhweite: Normal Wasserabweisend ankle-wrap Produktbeschreibungen Modische, handgefertigte Tanzschuhe, gepolsterte Innensohle und Wildledersohle. Sie können die Absatzhöhe und den Stil mit unserer Tabelle im Bild anpassen. Wenn nötig, erinnern Sie uns einfach per E-Mail nach der Bestellung. Sie können diese wunderbaren Tanzschuhe zu jedem Abschlussball, Abend oder Hochzeit tragen, Sie werden die Prinzessin aller Publikum sein. Bequem und weich sind das wesentliche Element der MINITOO Tanzschuhe, geeignete bequeme Ferse, Sie können bequem gehen und den ganzen Tag tanzen. ! Fashion => Damen => Schuhe MINITOO L006 Damen Tanzschuhe mit Schnalle, Synthetik, für latei
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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Enable the interactive shell

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Max 46% OFF JKLJKL Minimalist runder Spiegel Tray Desktop-Kosmetik Schmuckau Clearance 80% Off JKLJKL Minimalist runder Spiegel Tray Desktop-Kosmetik Schmuckau Geschlossener Weg: Top-Reißverschlussöffnung und -schloss Gewicht: Klein: 50g. Groß: 100g. Farbe: schwarz / grau / navy Produktbeschreibungen Größe:Small  |  Farbe:Grey Produktname: Laptops-AccessoiresMaterial: Oxford.Größe:Groß: L23 * H11 * W5CMKlein: L16 * H11 * W5CMprompt:1. Bitte beachten Sie, dass aufgrund verschiedener Monitore leichte Farbunterschiede bestehen, bitte verstehen.2. Die obigen Daten dienen nur als Referenz, die Größe wird manuell gemessen, wobei jede Variable unterschiedlich sein kann. Bitte beachten Sie das tatsächliche Produkt, danke. Shop Online like those who shop at our shop the team behind the company is energetic, open-minded and appreciates how fashion can form part of a modern lifestyle. WGGTX Laptops Accessoires. Für Laptop-Netzteil-Zubehör-Aufbewahr Computer Zubehör => Computer-Zubehör => Kabel Zubehör
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home
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  • Schönes Tablett für den Home-Speicher
  • Frische und natürliche Farben, einfach und aufgeräumt, in die Augen brechen.
  • Ein praktisches und dekoratives Retro-Stil, um Ihre persönliche Kommode oder den Nachttisch, ein exquisites / elegantes Geschenk für Geburtstage, Weihnachten, Hochzeiten, Jubiläen oder besondere Anlässe zu ergänzen.
  • Tabletts Servieren sind ein perfektes Geschenk für Geburtstage, Neujahr, Jubiläen und Partys.
  • Sie können es als silberne Tablett für verschiedene Getränke wie Tee, Kaffee und Wein, Obstteller, Kuchenplatte, Bonbon-Tablett oder für Ihre Zeitschriften, Zeitungen und Herzstück dekorative Servierfach.
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Produktbeschreibungen

Farbe:20cm Diameter

Produktparameter
Typ: Lagerschalen
Stil: Europa.
Feature: Umweltfreundlich
Material: Metall
Metalltyp: Eisen
Größe: 20 cm / 25 cm / 30 cm Durchmesser
Farbe: Gold.
Verwendung: Home / Hochzeitsräume

Paket: 1 x Palette (nur Tablett einschließen)

Notiz:
1.Bitte Erlauben Sie +/- 1-3cm Fehler aufgrund der manuellen Messung. Bitte stellen Sie sicher, dass Sie nichts dagegen haben, bevor Sie bieten.
2. Senken Sie den Unterschied zwischen verschiedenen Monitoren an, spiegelt das Bild möglicherweise nicht die tatsächliche Farbe des Artikels wider. Dankeschön!

  • 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