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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Tatüta Taschentüchertasche - rosa rot Rosen handgefertigt aus 100 % Baumwolle passend für ein Päckchen Papiertaschentücher weiß mit rosa-roten Rosen - an der Öffnung und Innenstoff: rosa die Hülle ist gefüttert - zwischen den beiden Stofflagen befindet sich leichter Volumenvlies Schonwaschgang in der Waschmaschine bis 30 Grad, nicht in den Trockner geben. USt. wird nicht ausgewiesen, da der Verkäufer Kleinunternehmer im Sinne des UStG ist. - Die Lieferung erfolgt ohne Papiertaschentücher. - Hinweis: Die Farben auf den Fotos können je nach ihren Monitoreinstellungen und Lichtverhältnissen von den tatsächlichen Farben abweichen! UK Cheap Outlet Stores + Testify! Seller Vintage Ranking TOP5 Testify! Handmade Produkte => Beauty Männerpflege => Geräte Zubehör our original editorial insight was that technology had migrated from the far fringes of the culture to the absolute center as mobile technology created a new generation of digital consumers.
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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Pädagogisches Spielzeug: Mit Montessori Toys Geo board in der Schule, das Erlernen aller Arten verschiedener 2D-Formen und das Finden von Brüchen ist es ideal, einfache Formen und fortschritt lichere Konzepte wie Symmetrie, Winkel und Brüche zu lehren Herausforderung und Spaß:-Das Geo board wird mit 18-teiligen geometrischen Karten, 5 leeren Karten und genügend Gummibändern geliefert. Die Kinder können sich selbst heraus fordern, indem sie verschiedene Muster ausführen. Neben den Karten können sie auch eigene Formen kreieren und der Fantasie und Kreativität der Kinder freien Lauf lassen Wissenschaft liches Design: Das besteht aus einem Holzbrett mit 64-teiligen Nägeln. Jeder Nagel ist als sich verjüngender Regenschirm stift konzipiert, um Gummibänder an Ort und Stelle zu halten Robust und langlebig: Alle Bretter fühlten sich sehr fest und sicher an. Halten Sie gut, wenn Sie mit ihnen spielen. Die Gummibänder waren auch stark und werden nicht leicht brechen. (Erwachsene müssen möglicher weise für Kinder im Alter von 1 bis 3 Jahren zugelassen werden.) Ultimative Geschenk idee: Steigern Sie das Selbstvertrauen Ihres Kindes und finden Sie motorische Fähigkeiten, indem Sie Karten vervollständigen oder verschiedene Formen erstellen. Dies ist ein aus gezeichnetes interaktives Spiel für Eltern und Kinder und ein Reises piel. Perfektes Weihnachts geschenk/Geburtstags geschenk für Baby. Produktbeschreibungen Geometrisches Holz spielzeug Die Muster karten enthalten einige Geoboard-Blätter mit Tieren und Formen, damit Kinder eine Vorstellung davon bekommen, was er damit anfangen kann. Dies wird ihnen helfen, die Möglichkeiten eines so einfachen Spielzeugs zu erkennen und später können sie ihre eigenen Formen und Designs erstellen. Sie werden feststellen, dass diese Montessori-Mathematik in der ebenen Geometrie eine wunderbare Ergänzung zu Ihrer Kinderspiel zeugs ammlung darstellt, da sie einfach sind und sie außerhalb von Autos erkunden können. Blöcke und Buzz Lightyear. Hervorragend für die Entwicklung von Feinmotorik, Konzentration und Kreativität. Wenn das Kind älter wird, kann dies verwendet werden, um komplexe Muster zu erstellen, sodass die Verwendung langfristig ist. Erforschung geometrischer Konzepte wie Ausdehnung, Fläche und Eigenschaften von Dreiecken und anderen Polygonen. Robust und langlebig Alle Boards fühlten sich sehr fest und sicher an. Halten Sie gut, wenn Sie mit ihnen spielen. Die Gummibänder waren auch stark und werden nicht leicht brechen. (Kinder im Alter von 1 bis 3 Jahren benötigen möglicher weise Begleiter von Erwachsenen.) Baby => Entdecken Bewegen => Spielgeräte UK Cheap Outlet Stores + Testify! Seller Vintage TIANLE Hölzerne geometrische Formen Baby-Geometrie-Brett Holzset our ever-expanding product range includes the latest releases from global brands in:personal devices: mobile phones, tablets, and laptops.entertainment systems: tvs, sound systems, home assistants & home theatres home appliances: acs, refrigerators, washing machines, cooktops, dishwashers etc.cameras and accessories: dslr cameras and accessories - all at affordable prices Discounts Deals Testify!
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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