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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Trio Houston Mall Trio Recommended Limal Servierwagen BBQ Barbecue-Trolley Rollwagen Beistellwagen Huge Discounts On Sale zwei Rollen zum Transport von A nach B Flaschenhalter für 2 Flaschen Zusammenklappbar zum einfachen Verstauen Hergestellt aus hochwertigem Akazienholz überzeugt der Servierwagen durch Stabilität und Design, an dem Sie lange Freude haben werden Der Aufbau ist kinderleicht, eine Aufbauanleitung ist im Lieferumfang enthalten Produktbeschreibung des Herstellers Der Servierwagen mit Spezialfunktion - platzsparend zusammenklappbar Macht von jeder Seite eine gute Figur Kleiner als die anderen Modelle dieser Serie - dafür aber wendiger und faltbar. Ausreichend Grillspaß in Form von Speis' und Trank lässt sich dennoch unterbringen. Akazienholz - ideal für Draussen Für diesen Servierwagen wurde nur hochwertigstes Akazienholz verwendet, so dass Sie lange Freude an dem Möbelstück haben werden. Dennoch ist Holz ein Naturprodukt: Farbe und Maserung stellt sich immer unterschiedlich dar. Die natürlich im Holz enthaltene Gerbsäure schützt das harte und wetterbeständige Holz zusätzlich vor äußeren Einflüssen. zusammenklappbar Der BBQ-Trolley lässt sich mit einem einfachen Handgriff zusammenfalten. Dann findet er in der kleinsten Nische Platz um auf einen neuen Einsatz zu warten. Natürlich lässt er sich auch liegend auf oder unter einem Regal lagern. Verzinkte Beschläge Akazienholz ist extrem wetterbeständig - dann müssen es auch die Beschläge sein. Wir haben nur verzinktes Material verwendet, so dass Sie lange Freude an dem Stück haben werden. Pannensichere Gummibereifung Alufelgen sind out - Holzräder sind wieder in! Die Räder aus Massivholz mit Gummibeschichtung sehen nicht nur gut aus - sie lassen sich auch wunderbar auf allen untergründen benutzen und sind absolut pannensicher. integrierter Flaschenhalter Bis zu vier Flaschen lassen sich hier sicher positionieren - auch bei rasanter Fahrt über den heimischen Stopelacker. Minimaler Montageaufwand Hier gibt's für den Hobbyheimwerker nicht mehr viel zu tun: Die Räder mit dem mitgelieferten Werkzeug montieren und ab geht die wilde Fahrt. BBQ Trolley deluxe BBQ Trolley standard BBQ Trolley klappbar Tabletttisch Maße (LxTxH) 100 x 57 x 80 cm 87 x 50 x 75 cm 65 x 42,5 x 76 cm 75 x 44 x 68 cm abnehmbares Tablett 2 1 1 Flaschenhalter ✓ ✓ klappbar ✓ ✓ wetterfestes, geöltes Akazienholz ✓ ✓ ✓ ✓ Der Transport hat eine Leiste brechen lassen.Ich reparierte das selbst, bevor ich die langwierige Rücksendeprozedur in Anspruch genommen hatte.Nach einer Behandlung mit hochwertigen Teak-Öl bin ich völlig zufrieden.Limal Servierwagen BBQ ...guter servi we also invite readers to fact-check our pieces, which carefully outline the time, logic, and energy we spent researching, interviewing experts, and testing gear. Garten => Gartenmöbel Zubehör => Servierwagen
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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Games => PC => Herunterladbare Inhalte Sehr guter PreisSchnell da und hat alles funktioniert. Dieses Paket enthält 11.000 Einheiten STAHL. For Honor (separat erhältlich) zum Spielen erforderlich. Produktbeschreibungen Plattform:PC Code - UbiConnect  |  Version:11000 STAHL-Paket Dieses Paket enthält 11.000 Einheiten STAHL.For Honor (separat erhältlich) zum Spielen erforderlich. PC Minimale Systemvoraussetzungen: PC Empfohlene Systemanforderungen: Prozessor:   Intel Core i3-550 | AMD Phenom II X4 955 or equivalent Arbeitsspeicher:   4 GB Festplatte:   40 GB Video Card:   NVIDIA GeForce GTX660/GTX750ti/GTX950/GTX1050 with 2 GB VRAM or more | AMD Radeon HD6970/HD7870/R9 270/R9 370/RX460 with 2 GB VRAM or more Unterstützte Betriebssysteme:   Windows 10, Windows 8, Windows 8.1 Prozessor:   Intel Core i5-2500K | AMD FX-6350 or equivalent Arbeitsspeicher:   8 GB Festplatte:   40 GB Video Card:   GTX680/GTX760/GTX970/GTX1060 with 2 GB VRAM or more | AMD Radeon R9 280X/R9 380/RX470 with 2 GB VRAM or more Hinweise zum Kopierschutz Maßnahme     : amp;nbspamp;nbspErforderlich? Online-Konto und Registrierung:   nein Installation von Zusatzsoftware:   nein Online-Aktivierung:   nein Dauerhafte Internetverbindung beim Spielen:   ja Sonstige Hinweise:  - you can depend on us for news, commentary, analysis, features, faqs, advice, hands-on reviews, buying guides, amazing photography and fun and informative videos. San Jose Mall For Honor - 11.000 Einheiten Stahl [PC Code - Ubisoft Connect] Houston Mall Trio Recommended Trio
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  • 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.
  • Houston Mall Trio Recommended

    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