Thematische Bibliographien / NumpPy

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Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „NumpPy“

Autor: Grafiati

Veröffentlicht am 28. Juni 2021

Zuletzt aktualisiert am 1. Februar 2022

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Zeitschriftenartikel zum Thema "NumpPy"

Harris, Charles R., K. Jarrod Millman, Stéfan J. van der Walt, et al. "Array programming with NumPy." Nature 585, no. 7825 (2020): 357–62. http://dx.doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2.

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AbstractArray programming provides a powerful, compact and expressive syntax for accessing, manipulating and operating on data in vectors, matrices and higher-dimensional arrays. NumPy is the primary array programming library for the Python language. It has an essential role in research analysis pipelines in fields as diverse as physics, chemistry, astronomy, geoscience, biology, psychology, materials science, engineering, finance and economics. For example, in astronomy, NumPy was an important part of the software stack used in the discovery of gravitational waves1 and in the first imaging of

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Noel Dawe, Edmund, Piti Ongmongkolkul, and Giordon Stark. "root_numpy: The interface between ROOT and NumPy." Journal of Open Source Software 2, no. 16 (2017): 307. http://dx.doi.org/10.21105/joss.00307.

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Ertek, Muzaffer Kerem. "NumPy-based Calibration of Basic Hypoplastic Constitutive Models." Civil Engineering Beyond Limits 1, no. 1 (2019): 12–16. http://dx.doi.org/10.36937/cebel.2020.001.003.

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Constitutive modeling of soils is a crucial topic in geotechnics. Several constitutive models for soils can be found in material libraries of open-source or commercial geotechnical software packages, and these models can be based on various theories. Hypoplasticity as a relatively young theory is an alternative to elastoplasticity and consistently attracts new researchers. Contrary to elastoplasticity, hypoplasticity does not involve a priori defined yield surface, flow rule and plastic potential and arises from a simple tensorial function of the rate type. An exhaustive review of literature,

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van der Walt, Stéfan, S. Chris Colbert, and Gaël Varoquaux. "The NumPy Array: A Structure for Efficient Numerical Computation." Computing in Science & Engineering 13, no. 2 (2011): 22–30. http://dx.doi.org/10.1109/mcse.2011.37.

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Eddelbuettel, Dirk, and Wush Wu. "RcppCNPy: Read-Write Support for NumPy Files in R." Journal of Open Source Software 1, no. 5 (2016): 55. http://dx.doi.org/10.21105/joss.00055.

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Phinney, Archie M. "Numipu among the White Settlers." Wicazo Sa Review 17, no. 2 (2002): 21–42. http://dx.doi.org/10.1353/wic.2002.0019.

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Klyachin, Vladimir, and Elеna Grigorеva. "Numerical Study of the Stability of Equilibrium Surfaces Using NumPY Package." Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Serija 1. Mathematica. Physica, no. 2 (June 2015): 17–30. http://dx.doi.org/10.15688/jvolsu1.2015.2.2.

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Klyachin, Vladimir. "Parallel Algorithm of Geometrical Hashing Based on NumPy Package and Processes Pool." Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Serija 1. Mathematica. Physica, no. 4 (October 2015): 13–23. http://dx.doi.org/10.15688/jvolsu1.2015.4.2.

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Pawlik, Aleksandra, Judith Segal, Helen Sharp, and Marian Petre. "Crowdsourcing Scientific Software Documentation: A Case Study of the NumPy Documentation Project." Computing in Science & Engineering 17, no. 1 (2015): 28–36. http://dx.doi.org/10.1109/mcse.2014.93.

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Abert, Claas, Florian Bruckner, Christoph Vogler, Roman Windl, Raphael Thanhoffer, and Dieter Suess. "A full-fledged micromagnetic code in fewer than 70 lines of NumPy." Journal of Magnetism and Magnetic Materials 387 (August 2015): 13–18. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmmm.2015.03.081.

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Mehr Quellen

Dissertationen zum Thema "NumpPy"

Kadaňka, Jan. "Vizuální kontrola rozměrů součástí." Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství, 2021. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-442860.

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This master thesis deals with the comparison of an industrial system for object recognition and measurement with an affordable camera on the Raspberry Pie platform. The theoretical part briefly describes several methods for measuring dimensions, which are commonly used in industry, along with a general description of technical equipment for image recording. The next section describes 3 industrial systems for image analysis. The practical part of the work deals with the design of the measuring stand, the description of the technical equipment, the implementation of measurements using both platf

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OJI, Tatsuo, Sachiko NISHIDA, Saki SHIBATA та ін. "NUMAP活動報告2012 : 2012 annual activity report of NUMAP". 名古屋大学博物館, 2012. http://hdl.handle.net/2237/18207.

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HIRUNAGI, Kanjun, Michiko NIIMI, Sachiko NISHIDA та ін. "NUMAP活動報告2011". 名古屋大学博物館, 2011. http://hdl.handle.net/2237/16663.

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Svensson, Patrik, and Fredrik Galfi. "Performance evaluation of NumPy, SciPy, PyMEL and OpenMaya compared to the C++ API in Autodesk Maya." Thesis, Blekinge Tekniska Högskola, Institutionen för datavetenskap, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:bth-21664.

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Background. Autodesk Maya allows scripting through both MEL and Python, and it is also possible to use different Python modules and a C++ API to perform the desired tasks. In theory, the C++ API is the fastest option in Maya, but there are no studies that support this claim. Other studies show that PyMEL is the slowest module in Maya to work with, but it is still the one used most frequently. This thesis has therefore made a speed measurement to determine which of the four selected Python modules and the C++ API is the fastest to use, regarding animation transfer between skeletal hierarchies w

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KADOWAKI, Seiji, 誠二門脇, Michiko NIIMI та ін. "NUMAP年間活動報告2010". 名古屋大学博物館, 2010. http://hdl.handle.net/2237/14691.

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HIRUNAGI, Kanjun, 観順蛭薙, Michiko NIIMI та ін. "大学博物館を拠点とした学生によるアウトリーチ活動の実践報告とその展望 : NUMAP活動報告 2007-2009". 名古屋大学博物館, 2009. http://hdl.handle.net/2237/14304.

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Tonelli, Alfredo. "Image Processing e Computer Vision con Python e OpenCV." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/20390/.

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Studio di uno degli ecosistemi software oggi maggiormente utilizzati per Image Processing e Computer Vision. Lo studio affrontato parte dalle discipline di Image Processing e Computer Vision, passando per le principali soluzioni software adottate, tra le quali spiccano il linguaggio di programmazione ad alto livello Python e la libreria di Computer Vision OpenCV, per terminare con esempi pratici di base utili per capire il funzionamento delle tecnologie illustrate.

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Erickson, Xavante. "Acceleration of Machine-Learning Pipeline Using Parallel Computing." Thesis, Uppsala universitet, Signaler och system, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-441722.

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Researchers from Lund have conducted research on classifying images in three different categories, faces, landmarks and objects from EEG data [1]. The researchers used SVMs (Support Vector Machine) to classify between the three different categories [2, 3]. The scripts written to compute this had the potential to be extremely parallelized and could potentially be optimized to complete the computations much faster. The scripts were originally written in MATLAB which is a propriety software and not the most popular language for machine learning. The aim of this project is to translate the MATLAB

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Aldrovandi, Lorenzo. "Depth estimation algorithm for light field data." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018.

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Basauri, Mondragon Gabriela, Fuentes Katyuska D’yaku Cabrera, and Villamonte Brenda Melissa Ramirez. "Clima organizacional y desempeño laboral del personal de la generación Y: caso de empresa del sector de venta mayorista de combustible NUMAY S.A., Lima Metropolitana en el periodo 2018- 2019." Bachelor's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020. http://hdl.handle.net/20.500.12404/18163.

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El objetivo del presente trabajo de investigación fue analizar el clima organizacional y su influencia en el desempeño laboral de los trabajadores de la generación Y de NUMAY S.A. en Lima Metropolitana durante el periodo 2018-2019. La investigación tuvo un enfoque mixto que combinó el estudio cuantitativo y el cualitativo. Para conseguir este objetivo, se hizo uso de dos instrumentos elaborados (encuesta de clima organizacional y de desempeño laboral), respetando cada una de las variables, se aplicó a 68 personas entre hombres y mujeres que trabajan en la empresa NUMAY S.A. que se encuen

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Mehr Quellen

Bücher zum Thema "NumpPy"

NumPy Cookbook. Packt Publishing, Limited, 2012.

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Łopieńska, Barbara. Stare numery. Aneks, 1986.

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Ewa, Szymańska, ed. Stare numery. "Alfa", 1990.

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Zlot, Wiesława. Żywe numery II. Państwowe Muzeum na Majdanku, 2006.

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Bressert, Eli. SciPy and NumPy: Optimizing & boosting your Python programming. O'Reilly, 2012.

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NumPy 1.5: Beginner's guide : an action-packed guide for the easy-to-use, high performance, Python based free open source NumPy mathematical library using real-world examples. Packt Publishing, 2011.

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Finance, United States Congress Senate Committee on. Nomination of Michael H. Moskow and David M. Nummy: Hearing before the Committee on Finance, United States Senate, One Hundred Second Congress, first session, on the nomination of Michael H. Moskow to be Deputy U.S. Trade Representative and David M. Nummy to be an Assistant Secretary of the Treasury, October 29, 1991. U.S. G.P.O., 1992.

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Makabrrryczne numery. Muza, 2002.

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Cakmak, Umit Mert, and Mert Cuhadaroglu. Mastering Numerical Computing with NumPy: Master scientific computing and perform complex operations with ease. Packt Publishing, 2018.

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Idris, Ivan. NumPy Beginner's Guide - Second Edition. Packt Publishing, 2013.

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Mehr Quellen

Buchteile zum Thema "NumpPy"

Klein, Bernd. "NumPy." In Einführung in Python 3. Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, 2014. http://dx.doi.org/10.3139/9783446441514.031.

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Bisong, Ekaba. "NumPy." In Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform. Apress, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-4470-8_10.

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Klein, Bernd. "NumPy." In Einführung in Python 3. Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, 2013. http://dx.doi.org/10.3139/9783446437173.029.

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Unpingco, José. "Numpy." In Python Programming for Data Analysis. Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-68952-0_4.

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Klein, Bernd. "NumPy Einführung." In Numerisches Python. Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, 2019. http://dx.doi.org/10.3139/9783446453630.004.

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Porcu, Valentina. "SciPy and NumPy." In Python for Data Mining Quick Syntax Reference. Apress, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-4113-4_9.

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Bernard, Joey. "Numerics and Numpy." In Python Recipes Handbook. Apress, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-0241-8_11.

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Nelli, Fabio. "The NumPy Library." In Python Data Analytics. Apress, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-0958-5_3.

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Pajankar, Ashwin. "Introduction to NumPy." In Raspberry Pi Supercomputing and Scientific Programming. Apress, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-2878-4_10.

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Nelli, Fabio. "The NumPy Library." In Python Data Analytics. Apress, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-3913-1_3.

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Konferenzberichte zum Thema "NumpPy"

Bauer, Michael, and Michael Garland. "Legate NumPy." In SC '19: The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis. ACM, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3295500.3356175.

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Blum, Troels, Mads R. B. Kristensen, and Brian Vinter. "Transparent GPU Execution of NumPy Applications." In 2014 IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/ipdpsw.2014.114.

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Higuchi, Tomokazu, Naoki Yoshifuji, Tomoya Sakai, et al. "ClPy: A NumPy-Compatible Library Accelerated with OpenCL." In 2019 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/ipdpsw.2019.00159.

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Pivarski, Jim, Ianna Osborne, Pratyush Das, Anish Biswas, and Peter Elmer. "Awkward Array: JSON-like data, NumPy-like idioms." In Python in Science Conference. SciPy, 2020. http://dx.doi.org/10.25080/majora-342d178e-00b.

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Smith, Ross. "Performance of MPI Codes Written in Python with NumPy and mpi4py." In 2016 6th Workshop on Python for High-Performance and Scientific Computing (PyHPC). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/pyhpc.2016.010.

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Daily, Jeff, and Robert Lewis. "Using the Global Arrays Toolkit to Reimplement NumPy for Distributed Computation." In Python in Science Conference. SciPy, 2011. http://dx.doi.org/10.25080/majora-ebaa42b7-004.

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Patitsas, Elizabeth. "A Numpy-First Approach to Teaching CS1 to Natural Science Students." In ITICSE '15: Innovation and Technology in Computer Science Education Conference 2015. ACM, 2015. http://dx.doi.org/10.1145/2729094.2754861.

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Buriol, Tiago Martinuzzi, and César Beneti. "Experimentando Processar e Visualizar Dados de Radares Meteorológicos Usando NumPy e Pygame." In CMAC Sul – Congresso de Matemática Aplicada e Computacional. SBMAC, 2014. http://dx.doi.org/10.5540/03.2014.002.01.0016.

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Eduardo Beluzo, Carlos, Lucas Rodrigues Pimentel, and Tiago José de Carvalho. "Big Data Visualization Methods Applied in the Context of Neonatal Mortality." In Computer on the Beach. Universidade do Vale do Itajaí, 2020. http://dx.doi.org/10.14210/cotb.v11n1.p592-595.

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Neonatal mortality is a worldwide problem and its reduction isof common international interest. Around 46% of all deaths inthe world happen to infants up to five years of age, and most ofthose deaths is concentrated in the first few days after birth. InBrazil, although having data sources such as IBGE and DATASUS,there is no platform that provides an intuitive way of visualizingthis data. Thus, this work proposes the use of specialized visualanalysis tools for big data, such as Python libraries Dash by Plotly,NumPy and Pandas, in order to facilitate the understanding ofpublic information relat

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Grout, Ian. "Realization of NumPy Tensordot using the Field Programmable Gate Array for Embedded Machine Learning Applications." In 2020 8th International Electrical Engineering Congress (iEECON). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/ieecon48109.2020.229523.

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Berichte der Organisationen zum Thema "NumpPy"

Daily, Jeffrey, and Dan Berghofer. Efficient Memory Access with NumPy Global Arrays using Local Memory Access. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2013. http://dx.doi.org/10.2172/1136617.

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