| 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.
307
कंपनियाँ
प्रौद्योगिकी उपयोग सांख्यिकी और बाजार हिस्सेदारी
आप भूगोल, उद्योग, कंपनी का आकार, राजस्व, प्रौद्योगिकी उपयोग, नौकरी की स्थिति और अन्य कारकों के लिए छंटाई करके इस डेटा को अपनी आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं। आप इस डेटा को Excel या CSV प्रारूप में डाउनलोड कर सकते हैं।
आप इस डेटा के लिए अलर्ट प्राप्त कर सकते हैं। आप जिस तकनीक में रुचि रखते हैं, उसे चुनकर शुरुआत कर सकते हैं और फिर जब नई कंपनियाँ उस तकनीक का उपयोग करती हैं, तो आपको अपने इनबॉक्स में अलर्ट प्राप्त होंगे।
आप इस डेटा को एक Excel फ़ाइल में निर्यात कर सकते हैं, जिसे आपके CRM में आयात किया जा सकता है। आप इस डेटा को एक API में भी निर्यात कर सकते हैं।
307 कंपनियों की सूची डाउनलोड करें जो में NumPy का उपयोग कर रही हैं। यह चयनित सूची डाउनलोड के लिए उपलब्ध है और इसमें महत्वपूर्ण कंपनी विशेषताएँ शामिल हैं, जैसे कि उद्योग वर्गीकरण, संगठनात्मक आकार, भौगोलिक स्थान, फंडिंग राउंड, और राजस्व आंकड़े, अन्य के साथ।
Technology
is any of
NumPy
| कंपनी | देश | उद्योग | कर्मचारी | राजस्व | प्रौद्योगिकियाँ |
|---|---|---|---|---|---|
Utilities | 6.1k | $1.5B | ![]() NumPy | ||
Semiconductor Manufacturing | 239 | $2M | ![]() | ||
Business Consulting and Services | 24 |
| ![]() | ||
Banking | 70k |
| ![]() NumPy | ||
Software Development | 22k | $21B | ![]() | ||
Food and Beverage Manufacturing | 18k | $50B | ![]() | ||
Semiconductor Manufacturing | 39k | $23B | ![]() | ||
Hospitals and Health Care | 82k | $19B | ![]() | ||
Information Services | 23k | $5.8B | ![]() | ||
Business Consulting and Services | 4.9k |
| ![]() |
NumPy का उपयोग 195 देशों में किया जाता है।
NumPy के 32k विकल्प हैं।

61.3k

57.3k

47.9k

28k

25.7k

25.5k

8.4k

7.1k

7.1k

6.4k

4.3k

4.1k

3.9k

3.6k

3.1k

3.1k

3k

2.5k
2.3k

2.1k

2.1k

1.9k

1.7k

1.7k
1.5k

1k

966

930

862

837

826

640

592

553
537
513
465
445

396

385
368
352

309
302
268

265

252

249
231

203
NumPy
NumPy
NumPy
NumPy
NumPy
NumPy
NumPy
NumPy