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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adidas Jungen Predator 19.4 in Sa Fußballschuhe El Paso Mall Magnetbaustein-Set: Das 110-teilige Set enthält eine Vielzahl von verschiedenen Arten von farbigen Kacheln, wie Dreiecke, Rechtecke, Quadrate, Sechsecke und Halbkreise. Es gibt auch weiße Blöcke, Gestelle, Räder und anderes Zubehör. Kultivieren Sie die Fähigkeit: 2D-Konvertierung 3D-Projekt kann die räumliche Denkfähigkeit von Kindern verbessern, die Vorstellungskraft und Kreativität von Kindern fördern, die kognitiven Fähigkeiten, das kritische Denken und die Gehirnentwicklung verbessern. Hohe Qualität: Damit Kinder unbesorgt spielen können, bestehen die Magnetbausteine ​​aus strapazierfähigem ABS-Material, das ungiftig, geruchlos, scharfkantig, gratfrei ist und kleine Kinderhände schützt. Spaß ohne Ende: Kinder können nicht nur ihrer Fantasie und Kreativität freien Lauf lassen, sie können magnetisches Bauklötzchen zu verschiedenen Mustern kombinieren, wie Häuser, Autos, Flugzeuge, Katzen, Fische, Bälle usw. Und es kann Kinderhände trainieren. auf Fähigkeit. Aufbewahrungsbox: Die Aufbewahrungsbox kann das gesamte Zubehör aufnehmen, um Verlust zu vermeiden. Es ist auch sehr praktisch für Kinder, Spielzeug zum Spielen im Freien mitzubringen. Produktinformation Warum sollten Sie sich für unser Building Blocks Toys entscheiden? Spielen und lernen - eine einfache Möglichkeit, die Kreativität von Kindern anzuregen! Starke Farben, geometrische Formen, Zähl- und Magnetpole sowie architektonisches Design lassen sich leicht für Kinder begeistern. Kreativität - Die Fantasie der Kinder, um geometrische 2D- oder 3D-Strukturen zu konstruieren. Geeignet für Kinder ab 3 Jahren, ist dies ein frühes Lernspielzeug, mit dem sie die Welt der Geometrie und Architektur erkunden können. Bieten Sie Ihren Kindern die Möglichkeit, spielerisch zu lernen! Kinder lernen spielerisch und spielen ist ein wichtiger Teil des Lernens. Ihr Kind kann lernen, das Lernen zu lieben, indem es an interaktiven Aktivitäten teilnimmt. Spielzeug hilft Kindern, die Welt um sie herum zu verstehen und sie mit leuchtenden Farben, geometrischen Formen, Zähl- und Magnetpolen und architektonischem Design zu entdecken. Lassen Sie Ihre Kinder ihrer Fantasie freien Lauf, haben Sie Spaß und fangen Sie an zu entdecken. Ungiftige ABS-Kunststoffe! Aus ABS-Kunststoff, ungiftig und sicher für Kinder. Die Magnetbausteine durchlaufen für eine bessere Dichtheit einen Ultraschallprozess, der ein Auseinanderbrechen beim Spielen perfekt verhindern kann. Da magnetische Fliesen keine scharfen Kanten haben, können Kinder sicher damit spielen. Ein Baukasten, unbegrenztes Potenzial! Mit den Magnetfliesen für Kinder wird sich Ihr Kleinkind nie langweilen. Denn die 112 langlebigen und hochwertigen Blöcke können in unbegrenzten Kombinationen verwendet werden, um jedes Mal verschiedene Gebäude, Autos oder Himmelsräder zu erstellen! Inspirieren Sie das unbegrenzte Potenzial und den Spaß von Kindern. Paket einschließlich: Dreieck * 20 Quadrat * 24 Sechseck * 2 Halbkreis * 2 Verbindungsstraße * 1 Gestell * 2 Sechseck * 2 Schraube * 2 Rechteck * 2 Basis * 1 Rad*2 Weiße Blöcke*52 (nicht magnetisch) Wichtiges Zubehör: Aufbewahrungsbox aus Kunststoff *1 Bedienungsanleitung *1 whether you are buying on line for the first time or you are an avid e-shopper, we wants to make your shopping experience as pleasurable as possible. Veluoess 112 Stück Bauklötze Spielzeug Set, Magnetische Baustein Store UK adidas Jungen Predator 19.4 in Sa Fußballschuhe On Sale Up to 60% Off Spielzeug => Bau- Konstruktionsspielzeug => Magnetische Bausteine
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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  • Obermaterial: Synthetik
  • Innenmaterial: Synthetik
  • Sohle: Gummi
  • Verschluss: Schnürsenkel
  • Absatzform: Kein Absatz
  • Schuhweite: Schmal
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Produktbeschreibungen

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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.
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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