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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TINGTING Tv Abdeckung 55-Zoll-Fernseher Überwachen Gab Staubschu Cheap Wholesale High Quality TINGTING Tv Abdeckung 55-Zoll-Fernseher Überwachen Gab Staubschu Buy Discount Online Musik-CDs Vinyl => Alternative Indie => New Wave Post-Punk Lange bevor in den 90er Jahren die große Ära der Girlgroups eingeläutet wurde, durften sich die Mädels von gt;Bananaramalt; bereits in den 80ern als einer der populärsten Mädchen-Acts feiern lassen. gt;Keren Woodwardlt;, gt;Sarah Dallinlt; und gt;S if you're looking for the newest in electronic gear for your home, office, car or on-the-go, our store has it. Deep Sea Skiving Max 89% OFF
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  • Material: hochwertige gesteppte Steppstoff, bestickt Garn + Schönheit Garn, den TV-Bildschirm vor Kratzern zu schützen
  • Features: Spitze bestickt Garn, fein Stickgarn, dreidimensionale Blumenmuster, Schönheit Garn drapieren, fein und sogar Falten, leichte Brise, elegant und romantisch, schön und romantisch, TV-Schrank Gabel Design, bequem zu öffnen Schublade
  • Anwendung: hängend, Desktop-Flachbildschirm, gebogenes TV, Überwachung TV
  • Größe: 32 Zoll, 37 Zoll, 40-42 Zoll, 47-49 Zoll, 50-52 Zoll, 55 Zoll, 58-60 Zoll, 65 Zoll, 70 Zoll, 45 * 160 * 40 cm, 45 * 180 * 40 cm, 45* 200 * 40cm, 45 * 220 * 40 cm, 45 * 240 * 40 cm, 60 * 120 * 40cm, 70 * 130 * 40cm, 80 * 130 * 40cm
  • Wenn Sie Fragen haben, können Sie uns per E-Mail kontaktieren.Wir werden in zufriedenstellender Weise auf Sie reagieren und hoffen, dass Ihre E-Mail bleibt offen, und wir können mit Ihnen in Verbindung, wenn etwas schief geht.
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Produktbeschreibungen

Größe:47-49 inches  |  Farbe:Blue

Produktname: TV Staubschutz, Computer-Display Stoffabdeckung
Material: gestickt Garn, Schönheit Garn, wattiert, Spitze
Muster: Anlage Flower + Tassel
Farbe: blau, rosa, lila, beige
Anwendbar Jahreszeit: Frühling, Sommer, Herbst und Winter
Eigenschaften: staubdicht, Sonnenschutz, Dekoration
Prozess: steppen, Sticken, handgefertigt
Stil: schlicht und modern

Hinweis: Nach dem TV-Modell können Sie direkt schießen.Die Größe der TV-Abdeckung ist etwas größer als der TV.Wenn Sie das Modell nicht kennen, können Sie die TV-Größe im Detail messen, und dann können Sie die Größe Referenzdiagramm wählen.
Die markierte Größe enthält keine Spitze auf allen Seiten Absacken.Zum Beispiel ist, wenn die gemessene Größe innerhalb von 45 * 160cm, wählen 45 * 160cm

Die vordere Form ist schön und atmosphärisch, und das Rock-Design ist trüb und schön, einen Hauch von Wärme an das Haus hinzufügen.Das Back-Design ist bequem, die Linie, einfach und praktisch zu überqueren, und hat eine gute Luftdurchlässigkeit.

Hinweis:
Aufgrund unterschiedlicher Marken, wird das Aussehen des gleichen Größe TV auch etwas unterschiedlich sein, und es wird ein Fehler von 1-3cm zwischen manueller Messung und Herstellung des fertigen Produkts sein
Größenhinweis gilt für LCD-TV, wenden Sie sich bitte an den Kundendienst, wenn die obere Dicke überschreitet 4cm
Der Farbunterschied: Aufgrund der Probleme von Licht und Computer-Monitore, gibt es eine gewisse Farbunterschied in der Farbe des LCD-TV-Staubschutzes.
Wenn Sie Fragen haben, können Sie uns per E-Mail kontaktieren, werden wir das Problem für Sie oder eine volle Rückerstattung lösen, vertrauen uns bitte!
Lieferzeit: Die Lieferzeit beträgt 15-30 Arbeitstage.Der Rückgabebereich beträgt 30 Arbeitstage.

  • 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