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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customers can also choose from a variety of flexible payment options including debit and credit cards, cash-on-delivery, upi, online wallets and emi options. Truento 3-Monats-Tischkalender für 2 Jahre (2022 2023) - mit D Bürobedarf Schreibwaren => Kalender, Planer Organizer => Tischkalender Zubehör warum die 20 Wörter geschrieben werden müssen bleibt mir rätselhaft aber wenn es unbedingt werden muss dann bitte schön alles was man weißen muss befindet sich im Überschrift man tut nichts falsches die Zahlen könnten größer sein aber nicht jeder ist übe Cheapest Online Compost-Tasche für Garten-Komposter-Bin PE-Umwelt-hausgemachte o SEAL limited product Outlet Clearance Off 63% Compost-Tasche für Garten-Komposter-Bin PE-Umwelt-hausgemachte o Dieser Artikel passt für Ihre . Geben Sie Ihr Modell ein, um sicherzustellen, dass dieser Artikel passt. +++ Hergestellt in Deutschland +++ Gehäuse weiß, Drehknopf weiß, Tagesschieber rot für die Jahre 2022 amp; 2023, bis einschließlich Februar 2024 weitere Kalender und Ersatzkalendarien in unserem Shop Produktbeschreibungen Mit dem hochwertigen, stabilen Kunststoffgehäuse und dem praktischen Tagesanzeiger haben Sie Ihre Terminplanung voll im Griff. Zeitloses und elegantes Kalenderdesign wird höchsten Ansprüchen gerecht. Durch leichte Bedienung der Drehknöpfe wird das aktuelle Datum eingestellt. Die patentierte Drehmechanik verspricht eine einfach Handhabung durch leichtes Drehen und endlos verstellbarem Kalendarium. Ein Abreißen und Auswechseln der Kalenderblätter ist passè.
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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Diese Flaschenhalter geeignet für die Flasche mit einem Durchmesser von 72-74mm Mit diesem Fahrradwasserflaschenhalter können Sie Ihre Wasserflasche in Ihr Fahrrad stellen und Ihre Wasserflasche beim Radfahren leicht erreichen. Es ist cool und bequem 100% Japan TORAY 3K T800 FULL Carbon Fasermaterial, unglaublich stark und leicht (nur 25 ± 2g), nicht verformbar und korrosionsbeständig Die einfache Installation und die Schrauben tragen dazu bei, den Halt zu stärken und die Flaschen sicher an Ort und Stelle zu halten. Die Haltekraft hält die Flasche an Ort und Stelle, wenn Sie über unwegsames Gelände fahren Das Design der Schraubenlöcher ist ebenfalls hervorragend: genug Platz für eine Sechskantschraube mit größerem Kopf und ausreichend vertieft, damit der Schraubenkopf Ihre Flasche nicht beschädigt Produktbeschreibungen Unsere Carbon-Fahrrad-Wasserflaschenkäfige haben einen sicheren und stabilen Halt, der sicherstellt, dass die Flasche auch bei schnellen Fahrten oder auf holprigen Wegen fest an ihrem Platz bleibt. Und bei den meisten Wasserflaschen ist es weniger wahrscheinlich, dass das Finish zerkratzt wird. Diese Flaschenhalter geeignet für die Flasche mit einem Durchmesser von 72-74mm. Material:Japan TORAY T800 3K Kohlefaser Oberflächenbehandlung: Matt,Glossy,Grau,Rot Nettogewicht: 25 ± 1,5gLieferumfang: 2 xCarbon Flaschenhalter 4 xSchrauben Order Discounts Prices 21 SPEED 2er Set Flaschenhalter Fahrrad Carbon Fiber Trinkflasch Cheapest Online Compost-Tasche für Garten-Komposter-Bin PE-Umwelt-hausgemachte o SEAL limited product we're breaking down barriers and helping to foster opportunity for all. Compost-Tasche für Garten-Komposter-Bin PE-Umwelt-hausgemachte o Sport Freizeit => Sport => Radsport
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  • Universal-Anwendung: Einfach, den Dünger aus dem großen Seitenfenster herauszunehmen, die neue Küchenabfalldünger nicht bewegen müssen
  • Dauerhaft: Die Küchenkompostbehälter ist umweltfreundlich, wasserdicht, Korrosionenschutz, hitzebeständig, kaltbeständig und langlebig
  • Reißverschluss: Der sichere Reißverschluss kann Überlauf verhindern und ist leicht zu öffnen. Unsere Anpflanzungsbeutel können bei Nichtgebrauch für einfache Lagerung gefaltet werden
  • Verbesserung: Verbessern Sie den physischen und chemischen physiologischen Zustand des Bodens
  • Umweltfreundliche Materialien: Der Kompostbeutel besteht aus PE-Material, umweltfreundlich, sicher, Top-Lüftungsöffnungen und große Seitenfenster sind ebenfalls einfach zu bedienen
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Produktbeschreibungen

Farbe:Style2.

Beschreibung




Diese Art von Umweltkompostbeutel kann leckeres Gemüse und andere Pflanzen im Garten pflanzen, ist eine hervorragende Möglichkeit, frische Bio-Böden zu schaffen. Mit dieser Tasche ist es leicht, Kompost in und um Gärten zu speichern und zu tragen. Einfach zu verwenden, praktische große Öffnung, und mit flexiblem Reifen, frei zu sein.




Eigenschaften


Kompost Tonne


-Color: Wie gezeigt.


-Material: PE.


-Size: 17.71x31.49inch.




Mit einem bestimmten Bodenanteil gemischt, kann es in Blumenbeeten, Gemüsegärten, Rasenflächen usw. verwendet werden. Diese faltbare Tasche spart viel Speicherplatz und hilft, leicht zu füllen und leer zu sein.


Paket inklusive.


1 * Kompostbeutel

  • 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