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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Spielzeug => Bau- Konstruktionsspielzeug => Bauspielzeugsets Der Wachtturm des verbotenen Stadtgebäudes, Mini Nano blockiert Modelle Basierend auf dem architektonischen Design des Wachtturms der verbotenen Stadt hat es starke traditionelle chinesische Merkmale.Kompatibel mit anderen Modellen in der architektonischen Serie DIY-Montage: Insgesamt 2483 Teile, das Architekturmodell ist 28 cm lang, 28 cm breit und 19 cm hoch Papierhandbuch, klar und leicht zu verstehen.Altersempfehlung: 12+. Mit Hilfe von Mini-Nano-Ziegeln können detaillierte Modelle aufgebaut werden.Es kann Kinderhandmuskeln entwickeln, kann aber auch die Angewohnheit der Kinder fördern, Dinge zu greifen.Tolles Geschenk für jemanden, der Bausteine liebt. Produktbeschreibungen Farbe:Yueyang Tower. Farbe:Der Wachtturm der verbotenen Stadt Best Prices Buy spining Koyee Der Wachturm der verbotenen Stadt Architektur Bauk Sale Outlet Cheap NHL 16 - PlayStation 4 by Electronic Arts Online Sellers Case NHL 16 - PlayStation 4 by Electronic Arts we are takes care of post-purchase needs including maintenance, repairs and replacements.
Open source
Distributed under a liberal BSD license, NumPy is developed and maintained publicly on GitHub by a vibrant, responsive, and diverse community.

Try NumPy
Enable the interactive shell

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NHL 16 - PlayStation 4 by Electronic Arts Spielzeug => Experimentieren Forschen => Experimentierkästen Dieser perfekt gewichtete Spielzeugadler balanciert perfekt auf der Spitze seines Schnabels. Die erstaunliche Balance Vogel wird auf fast alles ausgleichen. balancieren Sie auf Ihrem Finger, einem Fernseher oder machen Sie Ihren eigenen Stand! Hilft dabei, die Prinzipien der Schwerkraft und der Schwerpunktsmasse zu vermitteln. Stellen Sie einfach den Schnabel auf ein Objekt und es wird sein Gleichgewicht halten und nicht herunterfallen. Wenn Sie nicht damit spielen, legen Sie einfach auf einen Gegenstand im Wohnzimmer, Büro oder Schlafzimmer und es wird eine Dekoration. Ein wunderschönes Geschenkset oder Grundnahrungsmittel für jedes Klassenzimmer, jede Tagesstätte, jeden Kindergarten, jede Familie und für jeden anderen Ort. Produktbeschreibungen Beschreibung: Dieser perfekt gewichtete Spielzeugadler balanciert perfekt auf der Spitze seines Schnabels. Ermutigen Sie die Hände, Augen und die Koordination des Gehirns Ihres Babys und fördern Sie die Farberkennung und die Feinmotorik, um die Fantasie Ihres Kindes anzuregen. Einfaches Design und leuchtende Farben regen jede Fantasie an. Es ist großartig, Ihr Kind mit diesem Spielzeug herauszufordern, und Sie können jedes Mal andere Herausforderungen bewältigen. Geeignet für Sie oder Ihr Kind, um ruhig oder entspannt zu bleiben. Ein wunderschönes Geschenkset oder Grundnahrungsmittel für jedes Klassenzimmer, jede Tagesstätte, jeden Kindergarten, jede Familie und für jeden anderen Ort. Farbe: gelegentliche Anlieferung Material: Kunststoff Größe: über 13 * 4 * 11 cm / 5,12 * 1,57 * 4,33 zoll Menge: 4 Stück Lieferinhalt: 4 Stück zufällige Farbe Balancing Bird Toys Hinweis: Aufgrund des unterschiedlichen Monitors und Lichteffekts kann die tatsächliche Farbe geringfügig von der Bildfarbe abweichen. Bitte erlauben 2-3 cm unterscheidet sich durch manuelle messung. Discounts Clearance Online Store the individuals behind my story remain true to the company's roots Balancierender Vogel, Schwebeadler Schwebevogel Magical Balancin Sale Outlet Cheap NHL 16 - PlayStation 4 by Electronic Arts Online Sellers Case
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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