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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Enable the interactive shell

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Notewisher 15x35x11mm Abgeschirmt Miniatur Rillenkugellager Radi Produktname: Rillenkugellager Farbe: Silber+Weiss Bearing Modell: 6202Z Material: Metall Produktbeschreibungen Notewisher 15x35x11mm Abgeschirmt Miniatur Rillenkugellager Radial 6202Z Kugellager Silber+WeissBreite: 11 mmInnen Durchmesser: 15 mmDurchmesser aussen: 35 mmGewicht: 43 gPaket Inhalt: 1 x RillenkugellagerHinweis: Wegen der Lichtstrahlung und Bildschirme koennte der Farbeton in den Fotos sowie des tatsaechlichen Produkts etwas unterschiedlich sein. Der erlaubte Messfehler ist +/- 1-3 cm. Wholesale Cheapest Outlet Bambusvorhänge, Filterjalousien, Raffrollos, individualisierbar, Cheap Buying Store Bambusvorhänge, Filterjalousien, Raffrollos, individualisierbar, Purchase Wholesale Cheap For we can’t wait to see you! as we open our stores, we may need to temporarily adjust store hours or close stores. Gewerbe, Industrie Wissenschaf => Antriebstechnikprodukte => Lager
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  • Material: natürlicher Bambus, nicht leicht zu verformen, stark und langlebig, einfach zu bedienen; Funktionsprinzip: Zugseil, einfach zu montieren.
  • Breiter Anwendungsbereich: Die stilvollen Bambusjalousien eignen sich für alle gängigen Fenster, können 95% der Sonne blockieren, sind belüftet und atmungsaktiv.
  • Anwendbare Szenarien: geeignet für Familien, Arbeitszimmer, Küchen, Teehäuser, Clubs, Hotels, Cafés, Bars, Outdoor.
  • Einfach zu steuern: Verwenden Sie den Kordelzug auf der rechten Seite, um einfache Operationen durchzuführen, um das Rollo einfach hoch- oder herunterzurollen
  • Anpassbar: Wenn Sie ein Produkt einer bestimmten Größe anpassen möchten, senden Sie uns bitte Ihre Anfrage per E-Mail, und wir werden uns mit Ihnen in Verbindung setzen.
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Produktbeschreibungen

Größe:100x100cm  |  Farbe:A

Hergestellt aus natürlichem Bambus, ist es nicht leicht zu verformen, stark und langlebig, einfach zu bedienen; leicht zusammenzubauen.
Sie können den Rollladen einfach mit einer einfachen Bedienung über den Kordelzug auf der rechten Seite hoch- oder herunterfahren; Damit können Sie den für den Raum erforderlichen Licht- und Helligkeitseinfall bestimmen.
Modische Bambusjalousien eignen sich für alle gängigen Fenster, Beschattung, Belüftung und Belüftung.
Bambusrollos eignen sich für Familien, Arbeitszimmer, Küchen, Teehäuser, Clubs, Hotels, Cafés, Bars und im Freien.

Produktname: Bambusvorhang
Material: Bambus
Farbe: wie abgebildet
Größe: anpassbar (Breite darf 1,8 Meter nicht überschreiten)
Funktionale Wirkung: Dekoration, Beschattung und Belüftung
Packungsinhalt: Bambusvorhang x 1

Da Bambusvorhänge handgefertigt sind, beträgt der Fehler 1-3 cm.
Wir werden Ihnen von ganzem Herzen dienen. Bei Fragen können Sie uns gerne kontaktieren.

  • 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