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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magFlags Flagge: XL PT Vice Admiral | Querformat Fahne | 2.16m² our in-store sales team makes sure to understand every customer's personal needs and budgets while assisting them to make the best choice while buying their tech. Cheapest Outlet Sale Amandsyl Silikon Lollipop Mold Silikonform Form Zur Herstellung Phoenix Mall Amandsyl Silikon Lollipop Mold Silikonform Form Zur Herstellung Garten => Gartendeko => Flaggen 100% Made in Germany » ... weil der erste Eindruck zählt Outdoor Qualität » Premium-Qualität für repräsentative Zwecke ***** Querformat Fahne | 2.16m² | 120x180cm Motiv beidseitig » Gespiegeltes Motiv auf der Rückseite Produktbeschreibungen Flagge: PT Vice Admiral Querformat Fahne | 2.16m² | 120x180cm PT Vice AdmiralDa wir wissen, wie wichtig Ihre Außendarstellung ist, drucken wir unsere PT Vice Admiral Flaggen für Ihren repräsentativen Auftritt mit modernsten Maschinen in Deutschland. Für Ihre maximale Flexibilität rüsten wir die Flaggen mit hochwertigen Metallösen aus, so dass Sie diese Fahnen einfach an jedem Fahnenmasten befestigen können. Damit Sie die Fahne lange verwenden können, verstärken wir die Flagge und verwenden hierzu Doppelsicherheitsnähte und ein reißfestes Besatzband an der Mastseite. Details zu dieser FahneBei dieser PT Vice Admiral Flagge im Querformat handelt es sich um ein deutsches Qualitätsprodukt aus Glanzpolyester mit 110 Gramm pro Quadratmeter. Diese PT Vice Admiral Flagge ist wind- und wetterfest und äußerst stabil. Die Flaggen-Farben sind intensiv und UV-beständig. Diese Fahne ist optimal für den Outdoor-Bereich geeignet. Konfektionierung der FlaggenDiese PT Vice Admiral Flagge wird standardmäßig mit einer Doppelsicherheitsnaht ausgeführt und mit zwei Metallösen zum Hissen an einem Fahnenmasten ausgeliefert. Durch die Metallösen sind Sie bei der Anbringung dieser Fahne an jegliche Flaggen-Masten sehr flexibel. Die Mastseite ist mit einem weißen Besatzband zusätzlich verstärkt. Das hochwertige Flaggen-Tuch und die Metallösen sorgen für eine lange Lebensdauer dieser Flagge. Bei Bedarf kann die Fahne bei 60 Grad Celsius gewaschen werden. Empfohlene Höhe der Fahnen-MastenPT Vice Admiral Fahnen der Größe 120x180cm wirken am besten an Masten mit ca. 6m Höhe. Shop USA Store
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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Fashion => Sportartspezifische Bekleidung => Sport Outdoor Aktivitäten Smartwool Hike Light Mini Cheapest Outlet Sale Amandsyl Silikon Lollipop Mold Silikonform Form Zur Herstellung Phoenix Mall Amandsyl Silikon Lollipop Mold Silikonform Form Zur Herstellung Versetzte Schulternähte und Seitennähte erhöhen den Komfort und minimieren Reibung Seitennähte umwickeln sich vorne für eine körperbetonte Passform Langarm Verschluss: Reißverschluss Modellnummer: SW000748 Flatlock-Nähte, um Reibung zu minimieren Ausgewählte Farbkombinationen mit pflanzlicher Farbtechnik 2 cm großer Reißverschluss vorne mit halbschließendem Schieber Produktbeschreibungen Genießen Sie Ihr nächstes Abenteuer im Smartwool Hike Light Mini. Ultraleichte Dämpfung bietet maximale Leistung mit minimaler Dämpfung, um gut in eng anliegenden Schuhen zu funktionieren. Mesh-Einsätze auf der Außenschicht sorgen für zusätzliche Atmungsaktivität. Die flache Zehennaht verhindert Scheuern. Verstrebung am Fußgewölbe bietet zusätzliche Unterstützung für den ganzen Tag Komfort. 59% Wolle, 39% Nylon, 2% Elasthan Maschinenwaschbar und trocknergeeignet. Hergestellt in den USA. store we never compete with our sellers. we win when our sellers succeed.
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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