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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Gewerbe, Industrie Wissenschaf => Elektroinstallation => Kabel Anschlüsse Angelköder für Mäuse, Ratte, 2 Stück, Süßwasser-weiche Gummimaus we're breaking down barriers and helping to foster opportunity for all. Max 78% OFF PHOENIX CONTACT UTRE 6-2/B19 Testklemmenleiste, VDE-codierter Ty On Clearance Angelköder für Mäuse, Ratte, 2 Stück, Süßwasser-weiche Gummimaus Factory Outlet Online Sale Wirtschaftlich dank bedarfsgerechtem, modularem Aufbau und Verwendung des standardisierten CLPLINE complete-Zubehörs Platzsparend durch kompakte, modular aufbaubare Prüfsteckleisten Der integrierte, robuste Schaltkontakt ist für höchste Ansprüche konzipiert, derEinsatz hochwertiger Materialien stellt auch nach vielfacher Betätigung die Übertragung von Signalströmen sicher Maximale Sicherheit mit voreilendem und automatischem Wandlerkurzschluss Produktbeschreibungen Prüfsteckleiste, VDE kodiert Typ B19, Einen detaillierten Schaltplan finden Sie unter Downloads Verschiedenes, Nennspannung: 400 V AC/DC, Anschlussart: Schraubanschluss, Anzahl der Anschlüsse: 38, Polzahl: 19, Querschnitt: 0,2 mm² - 10 mm², AWG: 24 - 8, Breite: 187,5 mm, Höhe: 56,5 mm, Farbe: grau, Montageart: NS 35/7,5, NS 35/15.
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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Angelköder für Mäuse, Ratte, 2 Stück, Süßwasser-weiche Gummimaus
Angelköder für Mäuse, Ratte, 2 Stück, Süßwasser-weiche Gummimaus

  • 【Qualitätsmaterial】Delköder Köder ist aus hochwertigem Silikagel Material, umweltfreundlich und langlebig. Mehrfache Abdichtung, um sicherzustellen, dass der Köder luftdicht ist und die Haltbarkeit verlängert.
  • 【Künstlicher Fischköder】Lebendige und realistische Maus mit sanftem und schnellem Schwimmverhalten. Künstlichelköder mit 3D-Augen sind hell und lebendig, das lebensechte Aussehen des Köders ist sehr attraktiv für Fische.
  • 【Doppelhaken Design】Hochfeste Doppelhaken mit Widerhaken, scharf und robust, rostfrei und langlebig, gut zum Fangen von Fischen. Künstliche Angelköder Maus Angelzubehör Adler Krallen stoppt Fische vom Entkommen
  • 【für Salzwasser und Süßwasseln】Das Gewicht auf der Unterseite kann den Köder mit einer Neigung von 45 Grad halten. Die lebensechte Maus für Salzwasser und Süßwasser, perfekt für Ozean, See, Fluss, Reservoir, Teich und Bach.
  • 【Kundendienst】Wir werden vor der Auslieferung einer strengen Prüfung unterzogen. Wenn Sie Probleme mit diesem Angeln harte Köder haben, kontaktieren Sie uns bitte jederzeit. Wir werden Ihnen antworten und Ihnen eine Lösung für die Zufriedenheit anbieten.
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Produktbeschreibungen

Eigenschaften:

Der Köder ist aus hochwertigem Silikagel-Material, umweltfreundlich und langlebig. 3D-Augen sind hell und lebendig, das lebensechte Aussehen des Köders ist sehr attraktiv für Fische. Hochfeste Doppelhaken mit Widerhaken, scharf und robust, rostfrei und langlebig, gut zum Fangen von Fischen. Das Gewicht auf der Unterseite kann den Köder mit einer 45-Grad-Neigung halten. Mehrfache Abdichtung, stellen Sie sicher, dass der Köder luftdicht ist und die Haltbarkeit verlängert.


Spezifikation:

Material: Kieselgel und Metall.

Farboptionen: Dunkelgrau; Grau.

Länge (nur Maus): ca. 5 cm.

Höhe: ca. 2 cm.

Gewicht: ca. 17 x 2 g.


Lieferumfang:

2 x Kunstköder.


Von der Marke

Tbest
Tbest
To be the Best

Unsere Geschichte


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Seit der Gründung im Jahr 2018 hat sich Tbest zu einem Branchenführer bei Outdoor-Sportprodukten und Autoteilen entwickelt und nimmt eine führende Position in Bezug auf Produktqualität.
Was macht unser Produkt einzigartig?
Tbest konzentriert sich auf Outdoor-Sport- und Autozubehörprodukte, einschließlich Musikinstrumente, Spielzeug und andere Kategorien. Durch die Einrichtung eines diversifizierten Produktsystems, das den Anforderungen verschiedener Gruppen gerecht wird, wird ein stärkerer Markeneffekt erzielt.
Warum lieben wir, was wir tun?
Ziel von Tbest ist es, den Verbrauchern qualitativ hochwertige und kostengünstige Produkte anzubieten. Im Management steht der Kunde an erster Stelle als Philosophie, der Integritätsservice als Zweck und die Produktqualität als Kern, um ein gutes Einkaufserlebnis für die Verbraucher zu schaffen.
  • 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.
  • 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.

  • On Clearance Angelköder für Mäuse, Ratte, 2 Stück, Süßwasser-weiche Gummimaus Factory Outlet Online Sale

    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