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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Sale With Price GROSSE 8 cm, 11 cm, ORANGE, AHORN, HERBST, BLATT- GIRLANDE, HOCH Discounts Buy Online GROSSE 8 cm, 11 cm, ORANGE, AHORN, HERBST, BLATT- GIRLANDE, HOCH if you're looking for the newest in electronic gear for your home, office, car or on-the-go, our store has it. 【Perfektes Weihnachtsgeburtstagsgeschenk】-- Dieses leistungsstarke Himmelsteleskop für Himmels- und Landerkundung, perfekte Geschenke für Ihre Kinder und Astronomie-Anfänger, um eine beeindruckende Kindheit zu genießen und die Wunder des Universums und des Himmels zu erleben. 【Lernspielzeug für Kinder】-- Weltraumastronomisches Fernglas mit 102 mm Objektivdurchmesser, bietet helle Bildqualität und hohe Vergrößerungsleistung. Perfektes Teleskop für Kinder und Astronomie-Anfänger, um den Sternenhimmel zu erkunden. 【Doppelzweck】-- Wenn Sie nach einem Doppelzweck-Spektiv suchen, das sowohl für die terrestrische als auch die himmlische Betrachtung geeignet ist, dann ist dieser 102-mm-Kompaktrefraktor genau das Richtige für Sie. Dieses Reisefernrohr ist ideal für terrestrische wie die Beobachtung von Wildtieren, Landschaften ) sowie für gelegentliche astronomische Beobachtungen (wie den Mond, Sternhaufen und hellere Deep-Sky-Objekte wie den Orionnebel und die Andromeda-Galaxie bei Nacht). 【Tragbares Stativ】-- Das Stativ dieses Monoskop-Refraktors ist aus Stahl gefertigt, sehr langlebig, leicht und tragbar, wodurch eine lange Lebensdauer gewährleistet wird. 【Hochwertige Optik】-- Dieses 102 mm astronomische Refraktorteleskop enthält Konstellationsscheibe, Telefonhalter, Extender, 660 mm Brennweite, große Ansicht, perfekt für die Beobachtung von Polarlichtern, Monden, Planeten, Meteoren, Landschaften und Vögeln. Produktbeschreibungen Farbe:D 1. Der Refraktor hat eine starke Brennweite, ein großes Sichtfeld und eine starke Auflösung.Mehrschichtige optische Beschichtung, Refraktives optisches System, hohe Lichtdurchlässigkeit und verbesserte Bildhelligkeit und Klarheit. Aluminiumstativ 2. Es ist sehr gut für astrometrische Arbeiten geeignet und eignet sich gut für die Beobachtung von Mond, Planeten und Doppelsternen. Einfach die Bodenansicht zu beobachten, sehr geeignet für vergrößerte Fotografie des Mondes und der Planeten3. Das Teleskop ist für Anfänger oder Kinder geeignet. Es ist einfach zu installieren und für Anfänger zu beobachten. Es wird Kinder ermutigen, Lernräume zu mögen, der Natur nahe zu kommen und sich von elektronischen Produkten fernzuhalten. Und bieten Sie Kindern, die Wissenschaft und Astronomie mögen, eine wunderbare Weihnachts- oder Geburtstagsgeschenkidee. 4. Wenn Sie nach Erhalt dieses Weltraumteleskops Fragen zur Qualität haben, kontaktieren Sie uns bitte zum ersten Mal. Wir bieten einen hohen Standard an 24/132 Kundenservice und werden unser Bestes tun, um ihn für Sie zu lösen, bis Sie zufrieden sind. ROM 102 mm großes astronomisches Weltraumteleskop für Profis, Ki Cheap UK Outlet Store Elektronik Foto => Kamera Foto => Ferngläser, Teleskope Optik
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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  • Länge ca. 270 cm.
  • Farbe: Orange.
  • Anlässe: Hochzeit, als Dekoration, zum Basteln.
  • Material: Kunststoff.
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Produktbeschreibungen

1 x 270 cm lange Girlande, ideal für Hochzeiten und zum Basteln. Diese Girlande wurde speziell von uns hergestellt und ist exklusiv. Sie ist vollständig ausgestreckt ca. 270 cm lang. Bitte bedenken Sie, dass Girlanden meist drapiert werden.

  • 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