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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Vintage-Style Design Briefkasten, Motiv mit WETTERSCHUTZ, zweifa Totes Meer Body Mud Mask BRIEFKASTEN, FARBWAHL lt. Abbildung - Vintage-Style, XXL fertig montiert mit Zeitungsrolle + Schutzkappe WETTERFEST, mit 8-teiligem Befestigungsmaterial (Schrauben, Dübel), Anleitung, Schloß mit 2 Schlüssel, Namensschild ROBUST amp; ROSTFREI - Stahl ZINKGRUNDIERT, kunststoffbeschichtet (wetterfeste Qualitätslackierung) DESIGN amp; OPTIK - große Ausführung in 1,2* mm (Deckel) / 0,8 mm* Stärke, Größe ca. 45 cm x 40 cm x 15 cm (H,B,T) HANDCRAFT - GESCHWEISSTER STAHL amp; handbearbeitet - (KEINE FOLIEN) + mit schallgedämmten Klappen Produktbeschreibungen Farbe:Rot-gelb-dr-bge-er-zge-wd Angebot von BTV * ÖLBAUM * mit Banderole * GROSSER BRIEFKASTEN KLASSIK Einzelanfertigung, komplett aus geschweisstem robusten Metall / Stahl grundiert für den perfekten Look gt; mit Zeitungsfach, 2 x Schlüssel, Befestigungsmaterial und Anleitung für die Wandmontage gt; Fix und fertig komplett montiert mit 1. Zeitungsrolle mit Schutzabdeckung gegen Regen / Schutzkappe + 2. Grosser Einwurfklappe gt; wetterfeste robuste Lackierung im Designer-Style, in zeitlosem Design und Farben gt; Größe dieser Ausführung ca. 43 cm x ca. 38 cm x ca. 12 cm (Höhe, Breite, Tiefe) gt; mit großer normaler Einwurfklappe vorn für Briefe bis ca. 30 x 320 mm gt; Jährliche Zertifizierung für klimafreundlichen Versand Ihrer Bestellung * TESTEN SIE HIER IHRE HINTERGRUNDFARBE = WANDFARBE ANHAND DER FOTOS BEI UNSEREN ANGEBOTEN Aufgrund des besonderen Designs von "Used-Look" - Briefkästen sind Farbabweichungen sowie mechanische Verformungen beabsichtigt. Baumarkt => Eisenwaren => Briefkästen Clearance Wholesale Totes Meer Body Mud Mask Columbus Mall Official UK Store our goal is to make shopping simple, which is why we provide constantly-updated top pick lists, buying guides and interactive product finders to help narrow your search and avoid buyers’ remorse.
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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Totes Meer Body Mud Mask Gedenksteine Särge und Urnen Urnen for Ashes Urne für Asche Feue Clearance Wholesale Totes Meer Body Mud Mask Columbus Mall Wholesale Discounted + Größe: Höhe 12,2 cm, Breite 9,2 cm ★ Mit unseren Souvenirs können Sie die Erinnerungen Ihrer Lieben mit Freunden teilen. Ideal, um Ihren Körper mit Familie oder Freunden zu teilen. Es kann auch zur Aufbewahrung von Verbrennungsresten von Hunden, Katzen oder Haustieren verwendet werden. ★ Sie können das außergewöhnliche Leben Ihres Hundes und den Beitrag Ihres Hundes zu Ihrem Leben ehren, indem Sie Asche in diese geschmackvolle Urne legen. ★ Die Asche wird sicher und reibungslos durch die obere Abdeckung gelagert, ist leicht aufzunehmen und würdevoll aufbewahrt, um die Asche des Liebhabers zu teilen Produktbeschreibungen Farbe:D Produktname: Begräbnisurne Produkttyp: Einäscherung Urne für Erwachsene / Kinder / Haustiere Material: Keramik Hinweis: Bei manueller Messung liegt ein bestimmter Fehler vor Dies ist eine kleine lustige Grabtafel, die die Asche von Erwachsenen nicht aufnehmen kann. Es ist geeignet, um Asche und wertvolle Leichen von Haustieren zwischen Verwandten zu teilen. Wenn Sie ein Geschenk für eine verlorene Person oder ein Haustier vorbereiten, werde ich es für Sie vorbereiten!llxyzrzbhd; we obsessively test and report on thousands of items each year to recommend the best of everything. Haustier => Hunde => Särge, Urnen Gedenksteine
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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