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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Compare Prices Buy Online Max 62% OFF Behälterbatterietester Standardbatteriegehäuse Batteriekasten 10 Enjoy Best Deals & Fast Delivery SHYEKYO Digitalkamera, USB-Kamera 32G Kapazität USB und batterie in addition to relying on our own expertise, we gather interviews and data from the best sources around Elektronik Foto => Kamera Foto => Digitalkameras 【ZWEI STROMVERSORGUNGSMETHODEN】 USB-Aufladung, eingebauter 600-mAh-Polymer-Lithium-Akku, lange Akkulaufzeit. 【HOCHWERTIGE AUFNAHME-EFFEKTE】 Dual-Kamera vorne und hinten, zeitgesteuerte Aufnahme, 20 MP High-Definition, schärfere Fotos. 【HOHE KAPAZITÄT】 Kein Kanten- und Eckendesign, bequemer Griff, Erweiterungsunterstützung bis zu 32G-Speicherkarte (nicht im Lieferumfang enthalten). 【5 SEKUNDEN TIMED FOTO】 Unterstützt 5 Sekunden Timing automatische Optimierung zum Aufnehmen von Fotos, einfach zu bedienen. 【VERSCHIEDENE FILTER, UM DER KREATIVITÄT VON KINDERN VOLLES SPIEL ZU GEBEN】 Ausgestattet mit 4 Arten von Filtereffekten, die den Kreationen von Kindern fantastische magische Effekte verleihen. Produktbeschreibungen Funktion:1. Dual-Kamera vorne und hinten, zeitgesteuerte Aufnahme, 20 MP High-Definition, schärfere Fotos.2. Unterstützt die automatische Optimierung des 5-Sekunden-Timings zum Aufnehmen von Fotos, einfach zu bedienen.3. Ausgestattet mit 4 Arten von Filtereffekten, die den Kreationen von Kindern fantastische magische Effekte verleihen.4. Aufladen über USB, integrierter 600-mAh-Polymer-Lithium-Akku, lange Akkulaufzeit.5. Kein Kanten- und Eckendesign, bequemer Griff, Erweiterungsunterstützung bis zu 32G-Speicherkarte (nicht im Lieferumfang enthalten).Spezifikation:Artikeltyp: Digitalkamera Material: ABS+SilikonFarbe: BlauSpannung: 5VStrom: 1AFunktionen: Fotos, Videos, Spiele aufnehmen Pixel: 20 MPBildschirmgröße: 2,0 ZollBildschirmtyp: IPS-FarbbildschirmVideoauflösung: 1920x1080pxMaximale Erweiterung: 32G Speicherkarte (nicht im Lieferumfang enthalten)Akku: Polymer-Lithium-Akku 600mAh (im Lieferumfang enthalten)Ladezeit: 2 StundenAusdauer: 2000+ Fotos, 2 Stunden + VideoGewicht: Ca. 240g / 8.5ozVerwendung:Kamerafunktion: 1. Drücken Sie zum Einschalten lange auf den Netzschalter 2. Drücken Sie kurz die Bestätigungstaste/FototastePaketliste:1 x Digitalkamera1 x Aufhängeseil1 x USB-Kabel1 x Handbuch Behälterbatterietester Standardbatteriegehäuse Batteriekasten 10
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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  • Helfen Sie dabei, Batterien einfach in verschiedenen Modellen aufzubewahren, praktisch zu bedienen.
  • Mit dem Batterietester können Sie leicht messen, ob die Batterie mit Strom versorgt wird.
  • Der Akkufach ist übersichtlich gestaltet, einfach zu verstauen und einfach zu bedienen.
  • Hergestellt aus hochwertigem ABS-Material, dick, robust und langlebig im Gebrauch.
  • In der Batteriespeicherbox mit 104 Gittern können je nach Bedarf mehr Batterien aufbewahrt werden.
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Produktbeschreibungen

Merkmal:

1. In der Akku-Aufbewahrungsbox mit 104 Gittern können je nach Bedarf mehr Batterien gespeichert werden.
2. Mit dem Batterietester können Sie leicht messen, ob die Batterie mit Strom versorgt wird.
3. Der Batterieschacht ist klar gestaltet, einfach zu verstauen und einfach zu bedienen.
4. Hergestellt aus hochwertigem ABS-Material, dick, robust und langlebig.
5. Helfen Sie bei der einfachen Aufbewahrung von Batterien in verschiedenen, praktisch zu verwendenden Modellen.



Spezifikation:
Zustand: 100% nagelneu
Artikeltyp: Batteriespeicherbox
Aufbewahrungsbox Material: ABS
Gewicht: Ca. 687 g/24,2 oz Batterie Technische Hauptparameter des Testers Nominal Batteriespannung Batteriemodell 1,5V AAA, HP6, MN2400, RO3, AA, HP7, MN1500, UM3, C, HP11, MN1400, UM2, D, HP2, MN1300, UM1, Taste Batterie, kleine Batterie 9V 6F22, PP3, MN1604 Unterscheiden 1,2V 1,5V 3V 9V Aco gt; 1,25 gt; 1.3 gt; 3 gt; 7.8 NIEDRIG 1.25-0.9 1.3-1.15 3.0-2.0 7.8-6.3 PEPLACE

  • 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