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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our ever-expanding product range includes the latest releases from global brands in:personal devices: mobile phones, tablets, and laptops.entertainment systems: tvs, sound systems, home assistants & home theatres home appliances: acs, refrigerators, washing machines, cooktops, dishwashers etc.cameras and accessories: dslr cameras and accessories - all at affordable prices Cheapest Hot Sale Mitchell Ness Richard Seymour #93 New England Patriots Legacy Lowest Possible Price Spleißanschlusskasten, Spleißklemme Einfach anzuschließen elektr Doppelschraubenpositionierung und Crimpen, einfach anzuschließen, sicher und zuverlässig zu verwenden Es gibt viele Andockmethoden, mit Spleißschnallen ist Mehrfachspleißen möglich Der I-Typ-Klemmenblock verfügt über eine hochwertige Hülle, eine feuerhemmende und sichere Isolierung Das Produkt besteht aus PC- und Messingmaterial, das für Industrieanlagen und elektrische Schaltkreise verwendet wird Mit hochwertigen Führungen, extradicken hochwertigen Messingführungen, gute Leitfähigkeit Produktbeschreibungen Farbe:Default Funktion:1. Mit hochwertigen Führungen, extradicken hochwertigen Messingführungen, gute Leitfähigkeit2. Doppelschraubenpositionierung und -crimpung, einfach anzuschließen, sicher und zuverlässig in der Anwendung3. Der I-Typ-Klemmenblock verfügt über ein hochwertiges Gehäuse, eine feuerhemmende und sichere Isolierung4. Es gibt viele Andockmethoden, mit Spleißschnallen ist Mehrfachspleißen möglich5. Das Produkt besteht aus PC- und Messingmaterial und wird für Industrieanlagen und elektrische Schaltkreise verwendetSpezifikation:Artikeltyp: I-Typ-KlemmenblockMaterial: PC, MessingVerwendung: Industrielle Ausrüstung, StromkreiseProduktinformationen: 1. S-6: Spannung und Strom: 400V 60AAnschlussquerschnitt: 1-6mm²Gehäusegröße: Ca. 37,6 x 11,9 x 16,2 mm / 1,5 x 0,5 x 0,6 Zoll2.S-16: Spannung und Strom: 1000V 80AAnschlussbereich: 2,5 -16 mm²Schalengröße: Ca. 48,2 x 15,2 x 20,7 mm / 1,9 x 0,6 x 0,8 Zoll2.S-35: Spannung und Strom: 1000V 120AAnschlussbereich: 10 -35 mm²Schalengröße: Ca. 75,2 x 23,7 x 32,3 mm / 3 x 0,9 x 1,3 ZollPaketliste :2 x Terminals (einschließlich Abdeckung) Discount Cheap Sale Price ~ Gewerbe, Industrie Wissenschaf => Elektroinstallation => Kabel Anschlüsse Mitchell Ness Richard Seymour #93 New England Patriots Legacy
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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Baby => Babygeschenke => Taufandenken Great Quality of Discount - Cheapest Hot Sale Mitchell Ness Richard Seymour #93 New England Patriots Legacy Lowest Possible Price 【Silikon in Lebensmittelqualität, sicher und harmlos】: Säuglingsfrucht-Beißring-Spielzeug besteht aus lebensmittelechtem Silikon, das sauber und harmlos ist und für Babys sicher beißen kann. 【Drei Größen erhältlich】: Bietet drei verschiedene Größen von Beißringen, die je nach Alter des Babys zusammengebaut werden können 【Unabhängige Fütterhilfe für Babys Baby: Baby Fruit Food Feeder wurde speziell für zahnende Babys entwickelt, um Zahnungsbeschwerden zu lindern und Babys zu lernen, selbstständig zu essen. 【Einfach zu zerlegen und zu reinigen】]: Baby Fruit Feeder ist einfach zu bedienen, leicht zu zerlegen und kann durch Spülen mit Wasser gründlich gereinigt werden. 【2 mm Öffnung, einfach zu bedienen】: Die 2 mm Öffnung des Food Schnullers ist nicht leicht zu blockieren, um eine gleichmäßige Flüssigkeitsabgabe zu gewährleisten und das Baby nicht zu ersticken. Produktbeschreibungen Farbe:Blue Funktion: 1. Entwickelt für zahnende Babys, um die Beschwerden beim Zahnen zu lindern und Babys zu lernen, selbstständig zu essen.2. Hergestellt aus lebensmittelechtem Silikon, sauber und harmlos, so dass das Baby sicher daran knabbern und knabbern kann.3. Durch die 2 mm große Öffnung können die Früchte nicht leicht blockiert werden, sodass die Flüssigkeit gleichmäßig austreten kann, ohne das Baby zu ersticken.4. Beißring in drei verschiedenen Größen erhältlich und kann je nach Alter des Babys zusammengestellt werden.5. Einfach zu bedienen und leicht zu zerlegen, spülen Sie es einfach mit Wasser ab, um es vollständig zu reinigen. Spezifikation: Zustand: 100% nagelneu Artikeltyp: Feeder SchnullerFarbe: BlauMaterial: Silikon, PP Anwendbares Alter: 3M+Größe des Beißrings: S, M, L Größe des Schnullers: Ca. 8 x 11 cm / 3,1 x 4,3 Zoll Paketliste:1 x Feeder-Schnuller (ein Beißring enthalten)2 x Futterbeißring (verschiedene Größen) Hinweis: Bitte beachten Sie, dass der neue Typ und der alte Typ dieses Produkts nach dem Zufallsprinzip gesendet werden, und stellen Sie sicher, dass Sie nichts dagegen haben, bevor Sie bestellen. KAKAKE Silikon-Feeder, einfach zu bedienender Silikon-Feeder-Sch at our store, we stock over 2000 models, so if you see the manufacturer, but not the model, don't be shy - give us a call and we will be happy to check! Mitchell Ness Richard Seymour #93 New England Patriots Legacy
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  • NFL Throwback Legenden Trikot von Mitchell and Ness.
  • Material: 100% Polyester.
  • Größeninfo: US Größen - Die Trikots fallen etwas größer aus.
  • Offiziell lizensiert.
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Produktbeschreibungen

American Football Herren NFL Legends Trikot von Mitchell and Ness.

Dieses Throwback Trikot im Traditional Fit sitzt etwas weiter an der Taille und den Ärmeln. Die Logos, Zahlen und Buchstaben sind hochwertig aufgestickt und entsprechen dem offiziellen NFL-Design der damaligen Zeit.

Material: 100% Polyester.

Größeninfo: US Größen - Die Trikots fallen etwas größer aus.

Offiziell NFL lizensiert.

  • 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