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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in our commitment to making technology readily accessible across the country, Drogerie Körperpflege => Mund- Zahnpflege => Mundduschen trend rank Das einzigartige Design der Schwerkraftkugel, unabhängig davon, in welchem ​​Winkel sie verwendet wird, kann kontinuierlich Wasser ablassen, um den Reinigungseffekt sicherzustellen. Wassertank mit großem Fassungsvermögen, kontinuierliche Reinigung der Zähne. Vermeiden Sie die Probleme des Nachfüllens von Sekundärwasser, die durch unzureichendes Wasser während des Gebrauchs verursacht werden. Die Karosserie verfügt über eine exklusive patentierte interne auslaufsichere Drainage und ein abnehmbares Design, das bequem und praktisch ist Das um 360 Grad drehbare Düsendesign hilft Ihnen dabei, jeden Mundwinkel zu reinigen. Die Standard-6-Düsen passen sich jeder Szene an. Wasserdichtes Design, vollständig geschlossenes Karosseriedesign, keine Stromleckage, sichere Verwendung in der Duschumgebung des Badezimmers. Der Lithium-Akku mit großer Kapazität kann innerhalb von 4 Stunden vollständig aufgeladen werden und kann 75 Mal ununterbrochen verwendet werden, jedes Mal etwa 2 Minuten. Produktbeschreibungen Feature: 1. Wasserdichtes Design, vollständig geschlossenes Karosseriedesign, keine Stromleckage, was eine sichere Verwendung in der Duschumgebung des Badezimmers ermöglicht. 2. Wassertank mit großem Fassungsvermögen, kontinuierliche Reinigung der Zähne. Vermeiden Sie die Probleme des Nachfüllens von Sekundärwasser, die durch unzureichendes Wasser während des Gebrauchs verursacht werden. Die Karosserie verfügt über eine exklusive patentierte interne auslaufsichere Drainage und ein abnehmbares Design, das bequem und praktisch ist. 3. 360 Grad drehbares Düsendesign, mit dem Sie jeden Mundwinkel reinigen können. Standard-6-Düsen passen sich jeder Szene an. 4. Der Lithium-Akku mit großer Kapazität kann innerhalb von 4 Stunden vollständig aufgeladen werden und kann 75 Mal ununterbrochen verwendet werden, jedes Mal etwa 2 Minuten. 5. Das einzigartige Design der Schwerkraftkugel, unabhängig davon, in welchem ​​Winkel sie verwendet wird, kann kontinuierlich Wasser ablassen, um den Reinigungseffekt sicherzustellen. Spezifikation: Zustand: 100% nagelneu Artikeltyp: Munddusche Material: ABS Wassertankkapazität: 300 ml Batteriekapazität: 1400 mAh Ladezeit: Ungefähr 4 Stunden Nutzbare Zeit nach vollständiger Aufladung: Ungefähr 75 Mal (jeweils 2 Minuten) Packungsliste: 1 x Munddusche 2 x Standarddüse 1 x Dental Plaque Düse 1 x kieferorthopädische Düse 1 x Reinigungsdüse für beschichtete Zungen 1 x Nasenwaschdüse 1 x USB-Ladekabel 1 x Manuell Wasserflosser Schnurlos, Schnurlos Wasserflosser, wasserdichtes PPLAX Fahrradschloss-Kettenschloss-Fahrrad-Anti-Diebstahl-Ketten Max 85% OFF PPLAX Fahrradschloss-Kettenschloss-Fahrrad-Anti-Diebstahl-Ketten Offers Cheap Online
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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  • Es besteht aus hochwertigem ABS und Stahl, mit langen Einsätzen, Haltbarkeit und Verschleißfestigkeit.
  • Einfach zu bedienen: Jedes Fahrradschloss verfügt über 2 eindeutige Schlüssel.
  • Sicherheit: ABS- und Stahlstruktur helfen, Kratzer zu verhindern und festzustellen.
  • Multi-Funktion: Sehr geeignet für Fahrräder, Skateboards, Roller, Wagen, Tore und Zäune usw.
  • Ideal für Fahrräder, Skateboards, Tore und Zäune, Grillmöglichkeiten und Fahrräder, Rasenmäher, Sportgeräte, Werkzeugkästen und Leitern
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Produktbeschreibungen

Farbe: schwarz + rot / schwarz + blau
Größe: 900 * 8 * 8mm
Material: ABS, Stahl
Packliste:
1 x Fahrradschlosskabel
2 Tasten
1 x Montagehalterung
Hinweis:
1. Erlauben Sie aufgrund der manuellen Messung einen Unterschied von 1-3 mm, danke für Ihr Verständnis!
2. Beachten Sie aufgrund des Unterschieds zwischen verschiedenen Monitoren, dass das Bild möglicherweise nicht die tatsächliche Farbe des Artikels widerspiegelt.

  • 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