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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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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Hooded, Hoodie kann dem Halsband wenden Multi-Taschen Klassisches M-65-Design-Design Material: Baumwollmischung Hochwertiger Reißverschluss Ziehen Sie reibungsloserer und dauerhafter Produktbeschreibungen 1x taktische Feldjacke für Mann, welche Größe und Farbe, die Sie bezahlt haben.Keine anderen Dinge einschließenUnterschiedlicher Computerbildschirm zeigt möglicherweise verschiedene Farben an, auch wenn es sich um dieselbe Farbe handelt.Größentabelle ist die Messung des äußeren Mantels, der 1-3 cm-Fehler aufweisen kann, da durch Hände gemessen werdenStandardgröße (Tag-Größe) ist CN-Größe.Atmungsaktives Design, wird nicht stickig.Hergestellt von unserer eigenen Fabrik, höherer Preisentwicklung und hoher Qualität. Fashion => Herren => Bekleidung DDSP Armee Feldjacke Herren Militär Baumwolle Mit Kapuze Mantel our vision is to provide the best product discovery and shopping experience for our customers. 70% Off Cheap Outlet UK XIAOWEIBA Damen Perücken Kurze gewellte Bob Perücken für Frauen National products XIAOWEIBA Damen Perücken Kurze gewellte Bob Perücken für Frauen Max 84% OFF
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  • „Material: Perücke besteht aus 100% hochwertiger matter synthetischer Hochtemperaturfaser, die für die langfristige Nutzung, natürliches und schönes Aussehen sehr geeignet ist, glatt und glatt wie die reale Menschenhaar, weich im Griff ..
  • Wig-Typ: Viel Closed Realistic.Natural und weich wie Echthaar, Fashion.More Outstanding, Charm All Black Color Design, würden Sie nicht eine Perücke in Ihrem Head.More Gefühl Lithe Tragegefühl, eleganter ..
  • Cap Größe: Länge: Ungefähr 14 cm, Gewicht: 95g Hochelastische stieg Netz, atmungsaktiv und komfortabel, mit elastischer Ziehlasche innen, einfach zu justieren nach dem Kopfumfang, geeignet für verschiedene Kopftypen ..
  • Perücke Farbe: Egal, welche Farbe der Haut ist, schwarz oder weiß, Perücken absolut Ihren Hautton passen, machen Sie noch schöner und sexy, wie gesunde natürliche hair.Very elegantes Design, natürliche Schönheit und Soft-Touch, können Sie es tragen für Weihnachtsfeiern, Themen-Hochzeiten, dating oder den täglichen Gebrauch ..
  • Hinweis: Die Farbdifferenz wird für die verschiedenen Anzeigebildschirm und Person comprehension.Excellent Qualität 100% hitzebeständige Faser hergestellte synthetische Perücke gezeigt werden. Sie werden von der Qualität begeistert sein. Tragen Sie, es kann Ihnen mehr Vertrauen bringen und mehr Charme!“
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Produktbeschreibungen

„Einstellbare Größe:
 Built-in Wig Cap:

1. Die elastische Haarkappe, es so weich und atmungsaktiv ist, werden Sie vergessen, dass Sie es tragen auch.

2. Seitenpolster auch ein zusätzliches Maß an Komfort bei und sorgen dafür, dass Ihre Perücke nicht aus der Position während des Gebrauchs verschieben.

3. Die Perücken sind ausgestattet mit einer eingebauten in Perücke Kappe und verstellbaren Kopfbügeln, so können Sie die Größe sie perfekt nach Ihren Bedürfnissen. Bewegen Sie einfach den Haken von den Außenkanten in Richtung der Mitte der Rückengurt die Innenkappe zu.

Perücke-Tragen Schritte:
1. Putzen Sie Ihre eigenen Haare glatt.

2. Binden Sie Ihre Haare ein Brötchen betragen.

3. Strecken Sie die Perücke Kappe auf dem Kopf und schieben alle Ihre Haare in die Kappe und die Kappe binden.

4. Setzen Sie die Perücke auf dem Kopf und ziehen Sie die verstellbaren Trägern Kopf aufzunehmen.

5. Schnalle die Gurte und die Perücke Pinsel wieder"

  • 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