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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SWAWIS Küchenregal Organizer Gewürzregal Stehend Küchenregal Arb Vol. 1 Latin Stars we are takes care of post-purchase needs including maintenance, repairs and replacements. Shop Discount Off Retail For Vol. 1 Latin Stars Compare Discount Küche, Haushalt Wohnen => Küche, Kochen Backen => Aufbewahrung Organisation San Francisco Mall Super robust und schafft viel mehr Platz und Ordnung im Schrank.Hier kann man sich aussuchen, ob man nur ein Regal möchte oder ob man das passende, kleinere Regal dazu nimmt. Das finde ich schon mal sehr praktisch. Man kann die Regale einzeln stellen, 【Hochwertige Materialien】 Gewürzregal Stehend aus hochwertigem Metall, hohle Ausführung, sammelt kein Wasser, hat gute Anti-Rutsch, reduziert die Bakterienzucht. Durch die Einbrennlacktechnologie ist es im Vergleich zu gewöhnlicher Sprühfarbe heller und stabiler und ist nach vielen Jahren immer noch wie neu. 【Multifunktion】 Kann als Küchenregal Arbeitsplatte, Gewürzregal, Regal Küche/Schränke. Dieses Regal kann verschiedene Größen und Höhen von Gewürzflaschen, Saucendosen, Konservendosen, Tassen, Untertassen, Tee-Sets, Küchenutensilien usw. 【Stabil und Langlebig】 An der Unterseite des Gewürzregal Organizer befinden sich 4 Silikonpads, um die Stabilität des Regals zu erhöhen und Ihre Küchenarbeitsplatte und Ihren Esstisch vor Kratzern zu schützen. Holzgriffdesign, glatte Verarbeitung, keine Grate, keine Handverletzungen, schöne Atmosphäre, leicht zu bewegen. 【Mehr Stauraum】 Das Küchenregal Gewürzregal ist für die meisten Thekengrößen geeignet, das große gewürzregal ist 50,2 x 21,5 x 21 cm groß, Kann gestapelt und nebeneinander gestapelt werden, um mehr Stauraum zu schaffen, die Unordnung zu beseitigen und die Arbeitsplatte sauber und ordentlich zu halten. 【Modisch und praktisch】 Die Kombination aus weißer Eisenkunst und Massivholz ist elegant und schön. verfolgen sowohl Mode als auch Praktikabilität. Einfach zu montieren, passend für fast alle gängigen Gewürzdosen. Es ist ein guter Helfer, um Flaschen in der Küche zu organisieren. Produktbeschreibungen Farbe:50,2 X 21,5 X 21cm Gewürzregale SWAWIS Gewürzregal aus Metall Wenn Sie mehr Stauraum in einer kleinen Küche schaffen möchten, müssen Sie den vertikalen Raum voll ausnutzen oder Lagertrennwände in größeren Schränken verwenden, um den Raum jedes Zolls zum maximal zu nutzen. Freistehender Küchenregal Organizer bietet Ihnen mehr Wahl und Möglichkeiten. Robuster und Stabiler Verwendet den robusteren und stabileren quadratischen Eisenrohrrahmen und ist mit rutschfesten Dichtsscheiben an jedem Bein ausgestattet, wodurch die Regal stabiler geplatziert wird und die Produktleistung verbessert wird, Und schützen Sie Ihre Werkbank vor Kratzern. Mehr Stauraum Dieser stapelbare Organizer kann zur Aufbewahrung von Küchenutensilien, Gewürzdosen, Bechern oder Badutensilien usw. verwendet werden. Sie können es auf Ihrer Küchenarbeitsplatte, in Schränken, Badezimmern und auf dem Balkon platzieren, um den Stauraum zu vergrößern und gleichzeitig die allgemeine Ästhetik zu verbessern. Bester Service Die Produkte sind exquisit in der Verarbeitung, schön und praktisch, und Sie können sie mit Vertrauen kaufen. Wenn Sie Fragen haben, wenn Sie das Gewürzregal erhalten, kontaktieren Sie uns bitte und wir werden uns innerhalb von 24 Stunden bei Ihnen melden. Produktspezifikation Farbe: Bambus amp; Weiß Material: Metall Großes Gewürzregal Größe: 50,2 x 21,5 x 21 cm Paket Inhalt 1 x großes Regal 2 x Metallrahmen 1 x Sechskantschlüssel 5 x Schraube
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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  • 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