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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CJTMY Indoor Grill Hot Pot, Multifunktions Teppanyaki Grill Topf Küche, Haushalt Wohnen => Elektrische Küchengeräte => Spezialgeräte annual waltz LP equally important is the relationship we build with the designers and brands we support. we want them to share the same ideals so that we can grow together out of a basis of mutual respect. Charlotte Mall Miami Mall annual waltz LP Order Discount Hygiene: Die Verwendung Edelstahl, kein Rost, sicher und hygienisch. Griff: Wärmedämmung, hohe Temperaturbeständigkeit, sicherer in der Anwendung. Doppeltopf: Doppelzweck-Topf, beide Grill und heißen Topf. Die Heizung ist schnell, und der Temperaturbereich, der in dem Topf zu erreichen ist, ist groß.Kann auf die Temperaturanforderungen der verschiedenen Kochtechniken angepasst werden. Verwendbar für Gelegenheiten: Hot Pot Geschäft, Grill, Innen-und Außenbereich, Familien-Partei, einige Unternehmen, Geburtstagsparty. Produktbeschreibungen Eigenschaften:1. Verfahren: am Boden des Topfes geprägt, gebraten, gegrillt, gebraten, frittierte Nahrungsmittel, Antihaft- Pfanne, leicht zu reinigen.Auch die Wärmeübertragung, kein Öl Rauch.2. Hitze schnell, und ein breites Spektrum von Temperaturen in dem Topf zu erreichen.Kann auf die Temperaturanforderungen der verschiedenen Kochtechniken angepasst werden3. Das gesamte Design des Produkts hat einen starken koreanischen Stil, luxuriösen und großzügig.Der Deckel besteht aus gehärtetem Glas-Stahl hergestellt und verwendet werden kann, das Kochen der Nahrung in dem Topf zu beobachten.Der intime Hochtemperaturgriff garantiert, dass Sie keine Verletzungen an der Hand durch die hohe Temperatur im Topf verursachen.Die Gesamtstruktur ist klein und fein, eine kleine Fläche einnimmt.Name: Multifunktions-Elektro-BackformNennspannung: 110-240VNennfrequenz: 50 HzBemessungstemperatur: 50-260 ° CAnwendbar Nummer: 4-15 PersonenDurchmesser: Die Gesamtlänge der elektrischen Backform ist 74cm, die Breite der Backform ist 28cm, die Topftiefe 8cm, die Topftiefe 4cm, der Topf Länge 29cm, und die Topflänge 35CMR.Leistung: 1400 W + 1400WLeistung: 2200WHeizmethode: elektrische HeizungSteuermodus: automatische TemperaturregelungBetriebsart: elektrisch
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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Max 45% OFF Garten => Gartendeko => Aufhängevorrichtung für den Auße Liangbaiwan Gartenfahnen,Hofdekor Outdoor-Schild hängende Verzie Miami Mall annual waltz LP Order Discount annual waltz LP whether you are buying on line for the first time or you are an avid e-shopper, we wants to make your shopping experience as pleasurable as possible. Gartenfahnen werden zur Gartendekoration oder zum Aufhängen im Raum verwendet Banner für Feiertagsfeiern,Geburtstagsfeiern,Hochzeiten und andere Anlässe Flaggen können im Freien,auf Balkonen,Blumentöpfen,Terrassen und Deckdekorationen platziert werden Pongé-Doppelschicht-Sonnenschutz,Hinweis:ohne Displayständer Wir können die von Ihnen bereitgestellte Gartenflagge mit Mustern anpassen Produktbeschreibungen Größe:12x18inch Gartenflaggen werden verwendet,um Gartenzimmer,Terrassen,Balkone,Blumentöpfe usw.zu dekorieren.Kann Ihr Haus reicher machen.Es kann für viele Anlässe geeignet sein,wie z.B.Familienfeiern,Hochzeiten,Feiertagsfeiern,Abschlussfeiern,Geburtstagsfeiern usw.Hofflaggen können an die Wände des Gartens und der Zimmer gehängt werden.Das Material ist doppellagige Pongee,die nicht leicht zu verblassen und leicht zu reinigen ist.
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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