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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Moderne Globus-Form, Geschmeidiges Einschenken dank leicht nach vorne verlagertem Schwerpunkt, Tropffreies Ausschenken dank Edelstahl-Gießeinsatz Hohe Qualität: Gefertigt aus glasiertem Steinzeug, Leichtes Erhitzen von Milch in der Mikrowelle (ohne Gieß-Einsatz) Spülmaschinenfest: Einfache Reinigung von Kanne und Ausguss, Leichte Entfernung des Gummipfropfens Produktbeschreibungen Produktbeschreibung EVA SOLO GLOBE - Das Milchkännchen von Eva Solo ist an die Form eines Globus angelehnt und eignet sich ideal zum Servieren von Milch für die Tee- oder Kaffeetafel. Der leicht nach vorne gelagerte Schwerpunkt ermöglicht ein geschmeidiges Einschenken. - TROPFFREIES AUSGIESSEN - Die Milchkanne ist zu 100% tropffrei und hinterlässt garantiert keine Flecken oder Ränder auf dem gedeckten Tisch. - HOCHWERTIGE QUALITÄT - Die qualitativ hochwertige Milchkanne ist gefertigt aus glasiertem Steinzeug. Milch können Sie einfach in dem Kännchen (ohne Gieß-Einsatz) in der Mikrowelle erhitzen. - EINFACHE REINIGUNG - Sowohl die Milchkanne als auch der Edelstahl-Ausguss sind spülmaschinenfest. Der stabile und festsitzende Gummipfropfen lässt sich zur Reinigung leicht entfernen. - EVA SOLO - Das Unternehmen kreiert seit mehr als hundert Jahren Wohnaccessoires und Küchengeschirr mit exklusivem dänischem Design. Überraschende Lösungen - die erstaunlich einfach sind und in denen sich Ästhetik, Funktionalität und hohe Qualität verbinden. Durch die enge Zusammenarbeit mit bekannten Designern haben die Produkte über 200 internationale Designpreise und zahlreiche Auszeichnungen gewonnen. Mit den Produkten von Eva Solo halten schöne Formen, sowie innovative und funktionelle Designs Einzug In Ihren Haushalt. Set enthält: Eva Solo 502760 Milchkännchen, 300 ml, Glasiertes Steinzeug, 100% Tropffrei, Nordic Grey, Grau 12 Stücke Verriegelung Magnetischer Schmuck Verschluss Runde Hal Küche, Kochen Backen => Geschirr, Besteck Gläser => Geschirr Serviergeschirr Shop Clearance Sale 12 Stücke Verriegelung Magnetischer Schmuck Verschluss Runde Hal Incredible Prices at our store, we stock over 2000 models, so if you see the manufacturer, but not the model, don't be shy - give us a call and we will be happy to check! EVA SOLO 502760 Milchkännchen, 300 ml, Glasiertes Steinzeug, 100 Shop Up to 30%
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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Washington Mall 12 Stücke Verriegelung Magnetischer Schmuck Verschluss Runde Hal our store is devoted to helping you choose the best products. IOUVS QA-1. Emaillierter Draht QA-1/155 Von direktem Schweißen e Gewerbe, Industrie Wissenschaf => Antriebstechnikprodukte => Kupferlackdraht Größe:0.40mm--1kg Shop Clearance Sale 12 Stücke Verriegelung Magnetischer Schmuck Verschluss Runde Hal Incredible Prices
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12 Stücke Verriegelung Magnetischer Schmuck Verschluss Runde Hal
12 Stücke Verriegelung Magnetischer Schmuck Verschluss Runde Hal

  • Paket enthalten: Sie erhalten 12 Stücke runde magnetische Schmuckschließe, genug, um Ihren Heimwerkerbedarf zu decken oder mit Freunden zu teilen
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  • Bequem zu bedienen: Der Collier Extender verfügt über einen Magnetverschluss und einen Karabinerverschluss, der einfach an der Halskette anzubringen und leicht an- und auszuziehen ist
  • Einfaches und dekoratives Design: Die Form des Magnetverschlusses ist rund, sodass Sie Ihre Halskette einfach dekorieren können, ohne die Accessoires der Halskette selbst wegzunehmen
  • Breite Verwendung: Die magnetische Verlängerungskette eignet sich für die Herstellung von Schmuck wie Halsketten und Armbändern. Sie können die fertigen Produkte auch als Geschenk an Ihre Lieben senden
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Produktbeschreibungen


Bequem zu bedienen:
Der Halskettenverlängerer hat einen Magnetverschluss und einen Karabinerverschluss, der einfach an der Halskette anzubringen und leicht an- und auszuziehen ist.

Breites Anwendungsspektrum:
Die magnetische Verlängerungskette eignet sich für die Herstellung von Halsketten und Armbändern und ist die gute Wahl für Ihren DIY-Bastelschmuck

Spezifikationen:
Material: Legierung
Farbe: wie das Bild gezeigt
Länge: ca. 1,38 Zoll/ 3,5 cm
Durchmesser: ca. 0,9 Zoll/ 0,9 cm

Paket beinhaltet:
12 x Verriegelung magnetischer Schmuckverschlüsse

  • 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