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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each and every order is checked by one of our team to ensure the products you've chosen are suitably matched. Dalovy Leichtes Zelt,Campingzelt im Freien, Familienzelt für 8 B Hochwertiger Material Der Schnitt ist durch Außennähte gekennzeichnet Marke: Reusch Besteht aus: 65% Polyvinylchlorid, 29% Polyester, 5% Polyurethan, 1% Baumwolle Produktbeschreibungen Seien Sie der eine - der Reusch attrakt RG Open cuff Junior ist die perfekte Wahl für junge Torhüter, die bereit sind, ihr Spiel zu verbessern. Reusch zählt zu den weltweit führenden Handschuhspezialisten, auf die mehr als 220 Torhüter der ersten LIGA zählen, darunter die Topstars Hugo Lloris, wojciech szczęsny, samir handanovič, jiří pavlenka und agustín marchesín. Als Teil der solid-serie wurden diese Handschuhe speziell für optimale Leistung auf hartem Untergrund und Kunstrasen entwickelt. Der RG Resist Grip zeichnet sich durch sehr gute Abriebfestigkeit und Dämpfungseigenschaften aufgrund seiner strukturierten und robusten Oberfläche aus und wurde speziell für die torwarthaltung auf synthetischen Böden entwickelt. Reusch Kinder Attrakt Open Cuff Torwarthandschuhe Fashion => Sportartspezifische Bekleidung => Running Big Discounts For Sale Dalovy Leichtes Zelt,Campingzelt im Freien, Familienzelt für 8 B Factory Clearance Sale Discounts Purchase Online Store
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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  • Gute Belüftung und Sicht: Die sechsseitige Mesh-Garneinfassung bietet Ihnen eine gute Sicht und lässt in den warmen Sommernächten Luft durch. Halten Sie Mücken draußen und von Ihnen fern. Belüftete Türen vorne und hinten öffnen sich für einen einfachen Zugang und halten die Luft im Zelt frisch.
  • Super großer Raum: Zeltgröße: 457 * 396 * 230 cm (179,9 * 155,9 * 90,6 in), Campingzelte für 8-10 Personen zum Schlafen oder Ausruhen im Zelt. Einfach abzunehmen, einzupacken, sich auf ein neues Abenteuer zu begeben! Mit eingenähter Aufbewahrungstasche, um alle Ihre Bedürfnisse organisiert und sicher zu halten.
  • Komfort und Bequemlichkeit: Dieses leichte Kuppelzelt für 8 bis 10 Personen wurde für Komfort, Platz und Bequemlichkeit entwickelt. Dies ist ein geräumiges Zelt mit viel Platz für Sie, ein Familienmitglied oder einen Freund. Wenn Sie mit Ihrer Reise fertig sind, können Sie die Zeltkomponenten einfach wieder in die Tragetasche legen, um sie einfach einzupacken und zu transportieren.
  • Einlagiges wasserdichtes Material: Das Campingzelt besteht aus einlagigem, 2000 mm wasserdichtem, PU-beschichtetem 200D-Gewebe und hochdichtem B4-Netz. Mit einer wasserdichten Behandlung und geklebten Nähten zum Schutz vor schlechtem Wetter und Regen. 16MM Zeltstangen aus Eisen und Silber bieten eine stabile strukturelle Unterstützung.
  • Durchdachtes Design: Mit eingenähter Aufbewahrungstasche, um alle Ihre Bedürfnisse organisiert und sicher zu halten. Und bewahren Sie Ihre Autoschlüssel oder Ihr Telefon in den Aufbewahrungstaschen auf. Genießen Sie in dieser gemütlichen Festung im Freien einen Hauch gesunder frischer Luft und warmes Sonnenlicht.
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Produktbeschreibungen

Dieses Champing-Zelt ist für 5-8 Personen geeignet und eignet sich hervorragend für Outdoor-Aktivitäten. Leichtes Kuppelzelt mit Tragetasche, perfekt zum Tragen.

Ideales Familienzelt zum Campen, Wandern, Trekking, Reisen, am Strand, im Garten oder als Festzelt für einen unvergesslichen Urlaub in der Natur.

Das ist ein leicht aufstellbares Tunnelzelt, das Familien komfortable und geräumige Unterkünfte auf dem Campingplatz bietet. 

Mit voller Kopfhöhe und großzügigen Abmessungen bietet dieses Zelt viel Platz für ein komfortables Leben im Freien. 

Spezifikation:
Name: Doppeltürzelt
Material: 200DPU versilbert wasserdicht 2000MM
Netz: B4-Netz mit hoher Dichte
Rahmenstange: 16MM Eisen Silberfarbe
Produktgröße: 457 * 396 * 230CM (hoch)
Packungsgröße: 82 * 26 * 26CM
Produktgewicht: 11 kg
Stilmerkmale: wasserdicht, Picknick, kalt, Überleben auf dem warmen Feld, Bergsteigen, Abenteuer, winddicht.

Zu den Produkten gehören:
1 X Aufbewahrungstasche
1 X Campingzelt
12 X Bodennagel
6 X Windseil
2 X Vorhang

Hinweis:

1. Aufgrund des unterschiedlichen Scheinwerfers und des unterschiedlichen Farbverständnisses der Menschen kann es daher zu einer bestimmten Farbe kommen, die jedoch innerhalb angemessener Grenzen sorgfältig ausgewählt werden muss. 

2. Die physikalische Größe der manuellen Produktmessung, Messungen auf unterschiedliche Weise haben 1-2cm Fehler, die Daten als Referenz, um die realen Einheiten zu erhalten; 

3. Wenn Sie Fragen haben, wenden Sie sich bitte an uns.

  • 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