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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PHOENIX CONTACT DFMC 0,5/8-ST-2,54 Steckerteil, Polzahl 8 mit 16 Gewerbe, Industrie Wissenschaf => Elektroinstallation => Kabel Anschlüsse we are a global commerce leader that connects millions of buyers and sellers in more than 190 markets around the world. East Utopia 2 Rollen DIY Weihnachtsgeschenkverpackung Hanfseile Purchase Discounts Vergoldete Kontaktstellen sichern die langzeitstabile Übertragungsqualität Werkzeugloser, zeitsparender Push-in-Anschluss Definierte Kontaktkraft gewährleistet langzeitstabile Kontaktierung Intuitiv bedienbar durch farblich abgesetzten Betätigungsdrücker Produktbeschreibungen Steckerteil, Nennstrom: 6 A, Bemessungsspannung (III/2): 160 V, Polzahl: 8 mit 16 Kontakten, Rastermaß: 2,54 mm, Anschlussart: Federkraftanschluss, Farbe: schwarz, Kontaktoberfläche: Gold. Outlet USA For Sale East Utopia 2 Rollen DIY Weihnachtsgeschenkverpackung Hanfseile Discounts Purchase Online
Open source
Distributed under a liberal BSD license, NumPy is developed and maintained publicly on GitHub by a vibrant, responsive, and diverse community.

Try NumPy
Enable the interactive shell

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Vielseitig: Verwenden Sie die stilvolle flache Schale für Beilagen und größere Mahlzeiten, perfekt für Buffets und Brunchs Schöne Geschenkidee: Überraschen Sie Freunde, Familie und Sammler mit dieser eleganten Schale – sie werden alle begeistert sein Leicht zu reinigen: Die Schüssel ist aus hochwertigem Steinzeug gefertigt und kann nach Gebrauch einfach in der Spülmaschine gewaschen werden Weit verbreitet - ausgezeichneter Gebrauch in jeder Familientreffen, Restaurant, formalem Bankett oder täglichen Gebrauch. Vielseitig geeignet für tägliche Desserts, heiße Haferflocken, eine Tasse Suppe, Reis, Pudding, Seitenteller Salat, Haferflocken usw. Produktbeschreibungen Wenn Sie Fragen haben, kontaktieren Sie uns bitte rechtzeitig, wir lösen das Problem so schnell wie möglich.Ihre Bestätigung ist unsere größte Motivation!Einfaches und exquisites Aussehen, die Eleganz hervorheben.Produktinformation:Stil: KoreanischFarbe grünMaterial: KeramikTechnologie: farbige GlasurGröße der Schüssel: 4,5 cm Höhe, 9,2 cm Durchmesser, 3,5 ZollAnzug: Backofen, Kühlschrank, Sterilisator, Geschirrspüler, MikrowelleHINWEIS:Vermeiden Sie das Verwenden eines starken sauren Waschwassers;Vermeiden Sie die Verwendung zwischen extremer Kälte und heiß;Der Kratzer könnte durch Zahnpasta poliert werden;Wenn Sie mit dem Geschirrspüler gereinigt werden, sollte es die Funktion der Reinigung von China und Kristall haben;Wenn vorhandene wenige winzige konkave Löcher, Blase oder dunkler Fleck, ist es normal in keramischen Produkten, daher ist es kein Qualitätsproblem;Da sie keine Griffe haben, sollten Sie unbedingt warten, bis das Essen abgekühlt ist und bequem gehalten werden kann.Gesundes und langlebiges Porzellan, ungiftig und harmlos, länger.Aufregende Optik: Die spannende Oberfläche des robusten Steinzeugs bildet einen schönen Kontrast zu schlichten weißen StückenSCHÖN UND GESUND - Aus Feinsteinzeug-Keramik, ungiftig und unbedenklich, FDA-zertifiziert blei- und cadmiumfrei. Diese Serie bietet das perfekte Geschirr für den täglichen Gebrauch und beschert Ihnen und Ihren Gästen ein fantastisches Buffet-Erlebnis. our long-term commitment to exceeding customer expectations is the driving force behind our success. East Utopia 2 Rollen DIY Weihnachtsgeschenkverpackung Hanfseile ZW18U Schüsseln Schüsseln Keramikschüssel 3,5 Zoll Keramik Stein Outlet USA For Sale East Utopia 2 Rollen DIY Weihnachtsgeschenkverpackung Hanfseile Discounts Purchase Online Küche, Haushalt Wohnen => Küche, Kochen Backen => Geschirr, Besteck Gläser Cheapest Clearance
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East Utopia 2 Rollen DIY Weihnachtsgeschenkverpackung Hanfseile
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  • Durchmesser: 2 mm. Natürlicher Bindfadengriff fest, Einfach zu verwenden. Guter Helfer im Leben.
  • Paket beinhaltet 2 x Hanfseil.
  • Verwenden Sie die Jute-Schnur zum Umwickeln von Gläsern und Gefälligkeiten für eine Hochzeitsdusche.
  • Schön, Festival-Geschenkanhänger zu hängen. Verwenden Sie diese Schnur für eine schöne Geschenkbox und verpacken Sie Geschenke.
  • Perfekte Dicke, geringes Gewicht. Beste Verwendung in Kunsthandwerk, Geschenken und Gartenarbeit.
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Produktbeschreibungen

Schiffe aus Hongkong. Diese natürlichen Jutegarn, Baumwollseil, Nylonseil können bei vielen Anlässen wie Gartenarbeit und Recycling sowie beim DIY-Verpacken, Raumdekoration, Binden und so weiter verwendet werden. Vervollkommnen Sie für das Verpackungsmaterial des folgenden festlichen wie Erntedankfestes, Weihnachten und mehr. Schön, Festival-Geschenkanhänger zu hängen. Verwenden Sie diese Schnur für eine schöne Geschenkbox und verpacken Sie Geschenke. Robust genug, um die Leinwand zusammenzuhalten, die um die saftigen Töpfe gewickelt war.

  • 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