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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San Antonio Mall Sing Me a Song Series 2 Cheapest Online Deals Sing Me a Song Series 2 【Leistungsstarke Funktion】Die Klingen des Knoblauchzerkleinerers sind schnell Knoblauch, Gewürze, Nüsse, Gemüse, Fleisch, Eiswürfel und mehr zu hacken, perfekt für kleine Lebensmittel. Sie können es zum Kochen, für Babynahrung, Smoothie-Getränke verwenden. 【Detaildesign】 Die Mini Knoblauchmühle hat gute Details, die quadratische Schleife verhindert das Rutschen, der Wasserauslass lässt das Restwasser abfließen, die magnetische Schneidsäule macht es sicherer. Tragbar: Lebensmittelzerkleinerer große Kapazität, einzigartiges Innenwand-Design, weniger Zutaten können leicht zerkleinert werden, praktisch für kleine und empfindliche Bedürfnisse. Der manuelle Mini-Zerkleinerer hat Vorteile von Wirtschaftlichkeit, Praktikabilität, kompaktes Volumen und tragbar. Einfach zu bedienen: Legen Sie einfach Lebensmittel oder Zutaten in die Mini-Küchenmaschine von Hand, verriegeln Sie die Abdeckung und beginnen Sie mit einem Klick, um Lebensmittel schnell zu zerkleinern. USB-Aufladung: Der Knoblauchzerkleinerer ist mit USB-Ladefunktion ausgestattet, eine hohe Kapazität der Batterie, lange Batterielebensdauer. Produktbeschreibungen Farbe:Blaue Drei Klingen, Großes Fassungsvermögen Eigenschaften: 1. Leistungsstarke Funktion: Die Klingen des Knoblauchzerkleinerers lassen sich schnell Knoblauch, Gewürze, Nüsse, Gemüse, Fleisch, Eiswürfel und mehr zerkleinern, perfekt für kleine Lebensmittel. Sie können es zum Kochen, für Babynahrung, Smoothie-Getränke verwenden. 2. Wird mit Mahlwerken mit 2 Klingen und 3 Klingen geliefert. 3. Gute Detail-Design: Die Mini-Knoblauchmühle hat gute Details, die quadratische Schlaufe verhindert ein Verrutschen, der Wasserauslass lässt das Restwasser abfließen, die magnetische Schneidsäule macht es sicherer. 4. Mini und tragbar: große Kapazität, einzigartiges Innenwand-Design, weniger Zutaten können leicht zerkleinert werden, praktisch für kleine und empfindliche Bedürfnisse. Der manuelle Mini-Zerkleinerer hat Vorteile von Wirtschaftlichkeit, Praktikabilität, kompaktes Volumen und tragbar. Einfach zu bedienen und zu reinigen: Legen Sie einfach Lebensmittel oder Zutaten in die Mini-Küchenmaschine von Hand, verriegeln Sie die Abdeckung und beginnen Sie mit einem Klick, um Lebensmittel schnell zu zerkleinern. Die Schüssel und die Klingen können getrennt werden, bequem zu waschen. Hinweis: Die tatsächlichen Farben können aufgrund von Computereinstellungen von der Abbildung abweichen. Bitte erlauben Sie geringfügige Abweichungen aufgrund manueller Messung. Youjin Elektrischer Knoblauchstampfer, Mini Lebensmittelzerklein Küche, Haushalt Wohnen => Elektrische Küchengeräte => Spezialgeräte Max 67% OFF whether you’re a wholesaler looking to increase revenues, a retailer who refuses to pay the high prices in your country, or a shopper looking to get hold of the latest products, we provides light-speed service and wholesale prices.
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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Gewerbe, Industrie Wissenschaf => Sanitärbedarf Reinigungsmittel => Bodenpflege Rubbermaid R050840-006 BiPower Halterung, 6 Stück we're breaking down barriers and helping to foster opportunity for all. Alle Halterungen sind aus nicht-porösem Kunststoff für eine einfache Reinigung Alle Halterungen sind voll drehbar Produktbeschreibungen Alle Halterungen sind aus nicht-porösem Kunststoff für eine einfache Reinigung. Alle Halterungen sind voll drehbar. Um die Halterungen nach Gebrauch zu entsperren, drücken Sie einfach auf den roten Knopf. San Antonio Mall Sing Me a Song Series 2 Cheapest Online Deals Max 44% OFF Sing Me a Song Series 2
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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