Company | Country | Industry | Employees | Revenue |
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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.
30,946
कंपनियाँ
NumPy का उपयोग 115 देशों में किया जाता है
टेक्नोलॉजी उपयोग सांख्यिकी और बाजार हिस्सेदारी
आप इस डेटा को अपनी आवश्यकताओं के अनुसार फिल्टर करके अनुकूलित कर सकते हैं, जैसे भूगोल, उद्योग, कंपनी का आकार, राजस्व, तकनीक का उपयोग, नौकरी पद और अधिक। आप डेटा को Excel या CSV प्रारूप में डाउनलोड कर सकते हैं।
आप इस डेटा के लिए अलर्ट प्राप्त कर सकते हैं। आप उस तकनीक का चयन करके शुरुआत कर सकते हैं जिसमें आप रुचि रखते हैं और फिर आपको अपने इनबॉक्स में अलर्ट प्राप्त होंगे जब नई कंपनियां उस तकनीक का उपयोग कर रही होंगी।
आप Theirstack के डेटा को एक Excel फ़ाइल में निर्यात कर सकते हैं, जिसे आपके CRM में आयात किया जा सकता है। आप डेटा को एक API में भी निर्यात कर सकते हैं।
हमारे पास 30,946 कंपनियों के डेटा हैं जो NumPy का उपयोग करती हैं। यह क्यूरेटेड सूची डाउनलोड के लिए उपलब्ध है और इसमें उद्योग वर्गीकरण, संगठन का आकार, भौगोलिक स्थान, फंडिंग राउंड्स, और राजस्व आंकड़ों सहित महत्वपूर्ण कंपनी विवरण शामिल हैं।
Technology
is any of
NumPy
कंपनी | देश | उद्योग | कर्मचारी | राजस्व | प्रौद्योगिकियां |
---|---|---|---|---|---|
Software Development | 759K |
| ![]() NumPy | ||
Technology, Information and Internet | 893 |
| ![]() NumPy | ||
Technology, Information and Internet | 29 |
| ![]() | ||
IT Services and IT Consulting | 357K | $24B | ![]() | ||
Motor Vehicle Manufacturing | 78K | $75B | ![]() NumPy | ||
Research Services | 10K | $42M | ![]() | ||
Staffing and Recruiting | 159 | $31M | ![]() | ||
IT Services and IT Consulting | 89K | $9.5B | ![]() NumPy | ||
Software Development | 10K | $125M | ![]() | ||
Staffing and Recruiting | 128 | $5.9M | ![]() |
141 विकल्प NumPy के हैं
52.1k
47.8k
41.1k
24.4k
23.2k
22.4k
7.4k
6.6k
5.7k
5.6k
4k
3.5k
3.4k
3.1k
2.9k
2.8k
2.6k
2.4k
2k
1.9k
1.9k
1.7k
1.6k
1.6k
1.4k
940
879
876
791
772
757
623
546
495
486
473
453
395
363
345
339
331
287
283
247
232
223
218
212
181
NumPy
NumPy
NumPy
NumPy
NumPy
NumPy
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल