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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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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Max 57% OFF LSYOA Faltbar Lapdesk, Tragbar Einstellbaren Lapdesk Frühstückti Up to 60% Discount Vintage and if we have any special offers or alternatives that we think might be better suited we'll get in touch to discuss the options with you. Auto Motorrad => Autozubehör => Lufterfrischer 69% Discount Sale Set Hauptfunktion: Hilfe, um die Luft im Auto frisch zu halten und das Öl nicht besser zu machen, brauchen Sie nur ein paar Tropfen ätherischer Öle und helfen Sie, Stress gut zu lindern Gute Qualität Material: Anti-Rost und langlebig, bequem, um mit glatter Oberfläche zu berühren, kann für eine lange Zeit dauern Modernes Design: Andere Stile Fügen Sie Ihrem Auto eine moderne Note hinzu, und ein gutes Material kann die Komponenten Ihres Fahrzeugs vor Wasserdämpfern schützen Einfach zu bedienen: Fügen Sie die ätherischen Öle auf dem austauschbaren Filzkissen hinzu und klemmen Sie ihn auf die Autolüftung, schalten Sie die Belüftung Ihres Autos für einen Duftschub ein. Sie müssen nur ein ätherisches Öl in die Flasche füllen, dann setzen Sie das kleineStopfen und nass. Perfekter After-Sales: Ausgezeichnete Qualität, einfache After-Sales.Wir bemühen uns, den Kunden zufriedenstellend zu versorgen Produktbeschreibungen Größe:For Ford Eigenschaften:100% nagelneu .Farbe: als BildMaterial: PVC, StrassGröße: Als BildKreative Produkte für Geburtstag, Weihnachten, Geschäftsgeschenk oder GeschenkEinfach zu installierenWird für Auto, Zuhause, Büro verwendet.Paket beinhalten: 1 stück luft vent clip 1 Bag-Parfüm LSYOA Faltbar Lapdesk, Tragbar Einstellbaren Lapdesk Frühstückti JJKB Auto Parfüm benutzerdefinierte Auto Logo Strass Auto luffre
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  • Multi-Use-Schreibtisch: Die voll einstellbaren Beine können Sie diese Laptop-Ständer verwenden, um Ihr Büro überall einzurichten.
  • Tragbarer Schreibtisch: Einfaches Design und grünes Material Ihr Leben Mode zu machen.
  • Laptop-Schreibtisch: Diese Tabelle ist leicht faltbar, so dass es super bequem für Sie es überall zu nehmen oder sogar zu verstauen.
  • Einfach zu bedienen: Diese Nachttische sind mit keine Montage erforderlich. Einfach nur faltbar Bein herausziehen und den Tisch nach oben durch Schnalle unterstützen.
  • Praktisches Geschenk: Statt üblich und konventionelleren Auswahl bietet die Menschen lieben Sie ein super praktisch und Smart-Accessoire, das sie lieben!
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Produktbeschreibungen

Farbe:D  |  Größe:60*40*28cm

Unabhängig vom Alter des Familienangehörigen, vielleicht benötigen Sie einen Zeichentisch, der im Wohnzimmer platziert werden können, einen Laptop-Schreibtisch oder Bett Tablett für die Verwendung auf dem Bett, und sogar ein Frühstückstablett, das die warme Mahlzeit genießen können.

Produktbeschreibung:
Produktmaterial: Holzwerkbrett
Produktgröße: 60 * 40 * 28cm
Ob die Desktop anpassen: Nein
Ob montieren: Nein
Ob es ist faltbar: ja

【】 Multifunktions-
Das Produktdesign ist exquisit und exquisite Verarbeitung.
Der sehr benutzerfreundliche Laptoptisch ist leistungsstark und flexibel und kann an verschiedenen Orten, unterschiedliche Nutzungen und anderen Objekten verwendet werden.
☆ Verwendung Gelegenheiten: Bett, Sofa, Tisch, Teppich, Gras
☆ Gebrauch: Computer-Schreibtisch, kleiner Schreibtisch, Zeichenbrett, Blumenständer
☆ Verwendung Objekt: Erwachsene, Kinder

【Lieferinhalt:】
1 X Laptop Stand
1 x Bedienungsanleitung

  • 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