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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Angenähtes Gummiband entlang der Taille und Beinöffnungen für eine individuelle Passform. 4-Wege-Stretch für Komfort Verschluss: Zum Überziehen Körper: 79 % Nylon, 21 % Elastan; Zwickel: 100 % Baumwolle Bauch-Panel Dfx710 Figurformende Unterwäsche, 2 Stück Pflegehinweis: Nur Handwäsche Modellnummer: X710 Vorderteil schmaler Bauch Hohe Höhe mit voller Rückenabdeckung Eingenähter Schritt für mehr Komfort Produktbeschreibungen Diese feste Unterhose verfügt über eine Vorderseite, die den Bauch gezielt anvisiert und festigt. Erhältlich in praktischem 2er-Pack. On Sale At Best Price For SXGKYY 54 mm Kaffee-Bodenlos-Griff-Zubehör passend Fit for Brevi Buy Discounts SXGKYY 54 mm Kaffee-Bodenlos-Griff-Zubehör passend Fit for Brevi Ranking TOP15 we also invite readers to fact-check our pieces, which carefully outline the time, logic, and energy we spent researching, interviewing experts, and testing gear. Fashion => Damen => Bekleidung Bali Damen Shapewear Bauchwegslip, Fester Halt, 2er Pack - Weiß
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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Bürobedarf Schreibwaren => Kalender, Planer Organizer => Wandkalender from in-depth, expert buying advice to personal after-sales care tailored to each customer, Limited time sale SXGKYY 54 mm Kaffee-Bodenlos-Griff-Zubehör passend Fit for Brevi On Sale At Best Price For SXGKYY 54 mm Kaffee-Bodenlos-Griff-Zubehör passend Fit for Brevi Buy Discounts Minimalistischer doppelseitiger Wandkalender 2022,12 Monate Ansi 2022 Minimalistischer Wandkalender,doppelseitiges Design:Eine Seite ist vertikal angeordnet,und die andere Seite ist horizontal angeordnet. 12 Monate auf einer Seite,Blick auf einen Blick. Dieser Papierkalender kann an jeder Wand oder Möbel eingefügt werden,und bietet Ihnen jederzeit einen Termin. Größen:28,5 x 42 cm /11,2 x 16,5 Zoll (A3),21 x 28,5 cm /8,3 x 11,2 Zoll (A4) Service:Fragen,bitte wenden Sie sich an uns,und wir werden mehr als glücklich sein,um zu helfen.Kaufen Sie es mit Vertrauen und beginnen Sie diese erstaunliche Reise! Produktbeschreibungen Größe:A4 Produkt:2022 WandkalenderGröße:28,5 x 42 cm /11,2 x 16,5 Zoll (A3),21 x 28,5 cm /8,3 x 11,2 Zoll (A4)【Zusätzliche Bemerkungen】1.Aufgrund verschiedener Anzeigen kann es leichte kognitive Farbunterschiede geben.Bitte beziehen Sie sich auf das aktuelle Produkt.2.Aufgrund der manuellen Messung erlauben Sie bitte einen Unterschied von 0,5 cm-2cm.Dankeschön.3.Dienst:Alle Fragen,bitte wenden Sie sich an uns und wir werden mehr als glücklich sein,um zu helfen.Kaufen Sie es mit Vertrauen und beginnen Sie diese erstaunliche Reise!4.Mehr Optionen:Unser Shop verfügt über eine Vielzahl von Farben und Stilen.Komm und schau dir einen Blick auf unser Geschäft!
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SXGKYY 54 mm Kaffee-Bodenlos-Griff-Zubehör passend Fit for Brevi
SXGKYY 54 mm Kaffee-Bodenlos-Griff-Zubehör passend Fit for Brevi

  • Hochwertiger Holzgriff kann Kaffee effektiv filtern.
  • Professionelle Extraktionsgeräte können professionellen Kaffee extrahieren.
  • Er kann als Ersatzteil der Kaffeemaschine nach Belieben demontiert werden.
  • Professionelles Zubehör – ein 54-mm-Griff plus ein 54-mm-Doppelkopf-Pulververdichter für die meisten Ihrer Anforderungen.
  • Abnehmbar und leicht zu reinigen - Das abnehmbare Design ist bequem und schnell zu demontieren, einfach zu bedienen und ohne tote Ecken leicht zu reinigen.
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Produktbeschreibungen

Farbe: Schwarz + Holz

Material: Edelstahl + Holz

Packungsinhalt:

1 x Kaffeestampfer

1 x bodenloser Kaffeegriff

Nur der oben genannte Paketinhalt, andere Produkte sind nicht enthalten.

Hinweis: Lichtaufnahmen und unterschiedliche Anzeigen können dazu führen, dass die Farbe des Elements auf dem Bild etwas von der Realität abweicht. Der zulässige Messfehler beträgt +/- 1-3 cm.


  • 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