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Besides its obvious scientific uses, NumPy can also be used as an efficient multi-dimensional container of generic data. Arbitrary data-types can be defined. This allows NumPy to seamlessly and speedily integrate with a wide variety of databases.
13,972
entreprises
Nous disposons de données sur 13,972 entreprises qui utilisent NumPy. Notre liste de clients NumPy est disponible en téléchargement et est enrichie de spécificités essentielles de l'entreprise, y compris la classification de l'industrie, la taille de l'organisation, la localisation géographique, les tours de financement et les chiffres d'affaires, entre autres.
Entreprise | Pays | Industrie | Employés | Chiffre d'affaires |
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Amazon.com | États-Unis | Retail | 10K | $50M |
Shopify | Canada | Software Development | 19K | $4.8B |
Granify | Canada | It Services And It Consulting | 57 | $7M |
![]() ServiceNow | États-Unis | Software Development | 27K | $7.6B |
Fidelity Investments | États-Unis | Financial Services | 77K | $25B |
Leidos | États-Unis | It Services And It Consulting | 33K | $14B |
Blue Yonder | États-Unis | Software Development | 10K | $125M |
Validere | Canada | Oil And Gas | 110 | $4.2M |
Bosch Group | États-Unis | Manufacturing | 14K | $85B |
CNRS | France | Government Administration | 20K | $675M |
Intuit | États-Unis | Software Development | 17K | $14B |
Oak Ridge National Laboratory | États-Unis | Research Services | 5.8K | $57M |
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Statistiques d'Utilisation Technologique et Part de Marché
Vous pouvez personnaliser ces données selon vos besoins en filtrant par géographie, secteur d'activité, taille de l'entreprise, revenus, utilisation de la technologie, postes de travail et plus encore. Vous pouvez télécharger les données au format Excel ou CSV.
Vous pouvez recevoir des alertes pour ces données. Vous pouvez commencer par sélectionner la technologie qui vous intéresse, puis vous recevrez des alertes dans votre boîte de réception lorsque de nouvelles entreprises utiliseront cette technologie.
Vous pouvez exporter ses données vers un fichier Excel, qui peut être importé dans votre CRM. Vous pouvez également exporter les données vers une API.
Il y a 28 alternatives à NumPy
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Questions fréquemment posées
Nos données proviennent d'offres d'emploi collectées auprès de millions d'entreprises. Nous surveillons ces offres sur les sites web des entreprises, les plateformes d'emploi et d'autres plateformes de recrutement. L'analyse des offres d'emploi constitue une méthode fiable pour comprendre les technologies utilisées par les entreprises, y compris l'utilisation de leurs outils internes.
Nous actualisons nos données quotidiennement pour vous garantir un accès à l'information la plus récente disponible. Ce processus de mise à jour fréquente assure que nos insights et notre intelligence reflètent les derniers développements et tendances au sein de l'industrie.
NumPy, abrégé pour Numérique Python, est un package fondamental en Python largement utilisé pour les calculs scientifiques. Il fournit un support pour les objets matriciels et multi-dimensionnels, ainsi qu'une collection de fonctions mathématiques pour opérer sur ces objets. La principale caractéristique de NumPy est son implémentation efficace des fonctions mathématiques, ce qui en fait un outil essentiel pour les tâches telles que l'algorithme linéaire, les transformées de Fourier et la génération de nombres aléatoires.
Au sein des outils de science des données, NumPy joue un rôle crucial dans la manipulation, l'analyse et la visualisation des données. Il servira de squelette pour de nombreux autres bibliothèques et cadres dans l'écosystème des données scientifiques en raison de sa performance élevée et de son utilisation aisée. Les tableaux NumPy sont utilisés dans diverses applications, notamment les algorithmes de l'apprentissage automatique, l'analyse statistique, le traitement d'images et plus encore.
NumPy a été créé pour la première fois en 2005 par Travis Oliphant avec l'objectif de fournir une capacité de traitement d'objets matriciels puissante pour Python, répondant ainsi au fossé entre le calcul numérique et un langage de programmation général. Depuis lors, NumPy a gagné une popularité immense et est devenu un pilier dans les communautés de science des données et de calculs scientifiques en Python.
Actuellement, NumPy détient une part importante du marché dans la catégorie des outils de science des données, en grande partie en raison de son adoption large et de sa fonctionnalité robuste. Selon la demande croissante pour des solutions fondées sur les données dans divers secteurs industriels, la part de marché de NumPy est attendue de continuer à grandir à l'avenir. Sa versatilité, sa performance et sa bibliothèque d'extrême largeur font de NumPy le choix préféré des scientifiques des données, des chercheurs et des développeurs travaillant sur des calculs numériques et des tâches d'analyse des données.
NumPy est une bibliothèque fondamentale pour le calcul numérique dans les domaines de l'analyse de données. Elle fournit un support pour les tableaux, les matrices et des fonctions mathématiques élevées pour faire des opérations sur ces structures de manière efficace. Les sociétés utilisent NumPy pour ses capacités robustes qui améliorent la manipulation, l'analyse et la visualisation des données, ce qui favorise les processus de prise de décision éclairée.
Avantages de NumPy :
Amélioration de la Performance : L'implémentation de NumPy en C permet des calculs plus rapides en comparaison des listes Python traditionnelles. Les fonctions optimisées pour les opérations d'array significativement améliorent les performances, en fait de lui un choix préféré pour gérer de grandes quantités de données en traitement en temps réel des tâches de traitement de données.
Large éventail de Fonctions Mathématiques : NumPy offre une gamme exhaustive de fonctions mathématiques et d'opérations qui aplanissent les calculs complexes. Sa vaste bibliothèque inclut l'algebre linéaire, les transformations de Fourier et les nombres aléatoires, dépassant les autres outils en termes de-versatilité et d'utilité.
Gestion efficace de la Mémoire : La structure de tableau de NumPy gère efficacement l'allocation de mémoire, permettant des manipulations de données sans le poids du traitement manuel de la mémoire. Cette fonctionnalité optimise les ressources de calcul et facilite les calculs plus rapides en comparaison des méthodes de traitement d'array manuel.
Introduction : NumPy est une bibliothèque fondamentale dans l'écosystème Python, largement adoptée par des sociétés pour l'analyse de données, les calculs scientifiques et les tâches d'apprentissage automatique. Plusieurs sociétés éminentes utilisent NumPy pour ses capacités de traitement d'aires, le rendant outil essentiel dans leur pile technique.
Études de cas :
Amazon : Amazon, l'une des sociétés e-commerce et d'informatique en nuage les plus grandes du monde, utilise NumPy largement pour le traitement et l'analyse de données dans divers domaines. Elle a intégré NumPy dans sa pile technique il y a plusieurs années pour gérer et manipuler efficacement de vastes ensembles de données. Amazon exploite les capacités de NumPy pourdrawer des informations à partir de quantités massives de données, permettant aux décisions données à large échelle.
Google : Google, une entreprise de technologie leaders dans l'exploitation de recherches et des services en nuage, dépend de NumPy pour les tâches de calcul scientifique et d'analyse numérique dans ses opérations. Google a adopté NumPy tôt pour des opérations de calcul complexes et manipuler des tableaux efficacement. En exploitant les fonctionnalités de NumPy, Google améliore son efficacité algorithmique et ses capacités de traitement de données, ce qui permettra des traitements de données rapides et précis.
Microsoft : Microsoft, une corporation de technologie multinational spécialisée dans le développement logiciel et les services en nuage, intègre NumPy dans ses flux de travail des sciences des données pour faciliter les processus d'analyse et d'apprentissage automatique avancées. Microsoft a commencé à utiliser NumPy pour gérer les opérations mathématiques et la manipulation des tableaux dans diverses applications. NumPy joue un rôle vital dans l'hyperziniste des scientifiques des données et des ingénieurs de Microsoft pour explorer, analyser et extraire des informations de vastes ensembles de données de manière fluide.
Ces études de cas mettent en évidence comment des géants de l'industrie comme Amazon, Google et Microsoft font usage de NumPy dans leur infrastructure technique pour amorcer l'innovation, rationaliser les opérations de données et améliorer les capacités analytiques. En intégrant NumPy dans leur pile technique, ces sociétés montrent l'impact significatif de cette bibliothèque puissante pour permettre les fonctions de traitement de données et d'analyse avancées.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant NumPy en visitant TheirStack.com. Notre plateforme fournit une base de données complète des entreprises utilisant diverses technologies et outils internes.
À ce jour, nous disposons de données sur 13,972 entreprises qui utilisent NumPy.
NumPy est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "Retail", "Software Development", "It Services And It Consulting", "Software Development", "Financial Services", "It Services And It Consulting", "Software Development", "Oil And Gas", "Manufacturing", "Government Administration". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant NumPy, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent NumPy incluent Amazon.com, Shopify, Granify, ServiceNow, Fidelity Investments, Leidos, Blue Yonder, Validere, Bosch Group, CNRS et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 13,972 entreprises qui utilisent NumPy sur TheirStack.com.
Selon nos données, NumPy est le plus populaire dans États-Unis (4,706 companies), Royaume-Uni (1,031 companies), Inde (549 companies), Allemagne (452 companies), France (433 companies), Canada (397 companies), Espagne (326 companies), Brésil (210 companies), Pays-Bas (129 companies), Australie (127 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant NumPy en le recherchant sur TheirStack.com. Nous suivons les offres d'emploi de millions d'entreprises et les utilisons pour découvrir quelles technologies et outils internes elles emploient.
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