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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✈ Verschiedene Gurte zum Organisieren der täglichen Kabel, einschließlich Ladekabel, Beleuchtungsgeräte, Netzfächer, zum Organisieren von Netzteilen für Mobiltelefone, Netzteile für Tablets, USB-Speichersticks und SD-Karten. ✈Die Gummibeschichtung auf der Innenseite des Riemens verhindert ein Verrutschen und lässt alles an Ort und Stelle, um Ordnung in Ihrer Tasche zu schaffen. ✈Hochwertiges wasserdichtes Gewebe mit Polsterung im Inneren, um elektronisches Zubehör vor Staub und Wasser zu schützen. ✈Alle Gegenstände, die Sie während der Reise benötigen, können in der Kabeltasche aufbewahrt werden, alle Gegenstände können schnell beschafft werden und alles wird schnell am Sicherheitskontrollpunkt des Flughafens oder Bahnhofs angezeigt. ✈Spezifikationen: 25 × 18,5 cm, leicht und handlich, spart Platz in Ihrer Arbeitstasche oder Ihrem Rucksack in Ihrer täglichen Arbeit, Ihrer Reisetasche oder Ihrem Koffer. Produktbeschreibungen Produktparameter✈ Material: Wasserdicht matt✈ Gewicht: 116 g✈ Farbe: grau✈ Geeignet für: Mobilstrom, Mobiltelefon, Headset-Daten, Datenkabel, Festplatte usw.✈ Merkmale: Mehrzellenlagerung, Design der oberen und unteren Verteilung, wasserdichtes Gewebe, tragbares Design, SaumdesignPaket beinhaltet✈ 1 * KabelaufbewahrungstascheKundendienst< Da es sich um eine manuelle Messung handelt, tritt ein Fehler von 1-3 cm auf. Bitte beziehen Sie sich auf das tatsächliche Produkt. Vielen Dank für Ihr Verständnis.< Wir bestehen immer auf qualitativ hochwertige Produkte und Dienstleistungen. Engagement für zufriedenstellende Dienstleistungen für Kunden. Wenn Sie Fragen haben, kontaktieren Sie uns bitte per E-Mail und wir werden diese so schnell wie möglich für Sie lösen.< Wenn Sie genug Zeit haben, hoffe ich, dass Sie unseren Shop zum Stöbern und Einkaufen betreten können, danke.< Wenn Sie mit unseren Produkten und Dienstleistungen zufrieden sind, loben Sie uns bitte mit fünf Sternen, bedanken Sie sich für Ihre Unterstützung und wünschen Ihnen viel Spaß beim Einkaufen! UPANBIKE 350 mm Fahrrad-Sattelstütze aus Aluminiumlegierung, mit Factory Outlet UK Xbd kabelgehendeahrungstasche,Elektronik Organizer Reise für Han Free Shipping Cheap Bargain Gift UPANBIKE 350 mm Fahrrad-Sattelstütze aus Aluminiumlegierung, mit Austin Mall Computer Zubehör => Computer-Zubehör => Kabel Zubehör our shop take great pride in providing our customers with leading edge products at prices to fit any budget!
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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UPANBIKE 350 mm Fahrrad-Sattelstütze aus Aluminiumlegierung, mit
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  • Material: Aluminiumlegierung 6061 T6
  • Klemme ist verstellbar für den Neigungswinkel des Sattels
  • Passend für Rahmen-Sattelstützenloch: 25,4 mm, 27,2 mm, 28,6 mm, 30,4 mm, 30,8 mm, 31,6 mm.
  • Länge: 350 mm. Rohrdicke: 2,5 mm, hohe Festigkeit.
  • Ersatz-Sattelstütze für die meisten Fahrrad, Mountainbike, Rennrad, Universalfahrräder.
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Produktbeschreibungen

Länge: 350 mm, hochfestes 6061 T6 Aluminium. Klemme ist verstellbar für den Sattelneigungswinkel Passend für Sattelstützen-Loch: 25,4 mm, 27,2 mm, 28,6 mm, 30,4 mm, 30,8 mm, 31,6 mm. Rohrstärke: 2,5 mm, hohe Festigkeit. Ersatz-Sattelstütze für die meisten Fahrräder, Mountainbikes, Rennräder, Universal-Fahrräder.

  • 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