Company | Country | Industry | Employees | Revenue |
---|---|---|---|---|
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
|
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
aziende
Abbiamo dati su 13,972 aziende che usano NumPy. La nostra lista di clienti NumPy è disponibile per il download ed è arricchita con specifiche vitali dell'azienda, incluse classificazione industriale, dimensioni organizzative, posizione geografica, round di finanziamenti e cifre di ricavi, tra gli altri.
Azienda | Paese | Settore | Dipendenti | Entrate |
---|---|---|---|---|
Amazon.com | Stati Uniti | Retail | 10K | $50M |
Shopify | Canada | Software Development | 19K | $4.8B |
Granify | Canada | It Services And It Consulting | 57 | $7M |
![]() ServiceNow | Stati Uniti | Software Development | 27K | $7.6B |
Fidelity Investments | Stati Uniti | Financial Services | 77K | $25B |
Leidos | Stati Uniti | It Services And It Consulting | 33K | $14B |
Blue Yonder | Stati Uniti | Software Development | 10K | $125M |
Validere | Canada | Oil And Gas | 110 | $4.2M |
Bosch Group | Stati Uniti | Manufacturing | 14K | $85B |
CNRS | Francia | Government Administration | 20K | $675M |
Intuit | Stati Uniti | Software Development | 17K | $14B |
Oak Ridge National Laboratory | Stati Uniti | Research Services | 5.8K | $57M |
Vuoi scaricare l'intera lista?
Iscriviti e scarica l'elenco completo delle 13,972 aziende
Loading countries...
Loading other techonlogies...
Statistiche sull'Uso delle Tecnologie e Quota di Mercato
Puoi personalizzare questi dati secondo le tue necessità, filtrando per geografia, settore, dimensione dell'azienda, fatturato, uso della tecnologia, posizioni lavorative e altro ancora. Puoi scaricare i dati in formato Excel o CSV.
Puoi ricevere avvisi per questi dati. Puoi iniziare selezionando la tecnologia che ti interessa e poi riceverai avvisi nella tua casella di posta quando ci sono nuove aziende che utilizzano quella tecnologia.
Puoi esportare i suoi dati in un file Excel, che può essere importato nel tuo CRM. Puoi anche esportare i dati in un'API.
NumPy è utilizzata in 96 paesi
Ci sono 28 alternative a NumPy
18,9k
12k
11,1k
4,5k
2,4k
1,8k
1,6k
1,4k
1,2k
663
432
414
317
223
193
140
105
44
38
32
26
17
11
9
7
4
3
2
Domande frequenti
I nostri dati provengono da offerte di lavoro raccolte da milioni di aziende. Monitoriamo queste offerte sui siti web delle aziende, sui portali di lavoro e su altre piattaforme di reclutamento. Analizzare le offerte di lavoro offre un metodo affidabile per comprendere le tecnologie impiegate dalle aziende, inclusi i loro strumenti interni.
Aggiorniamo i nostri dati quotidianamente per garantire che tu abbia accesso alle informazioni più aggiornate disponibili. Questo processo di aggiornamento frequente garantisce che le nostre intuizioni e intelligenze riflettano gli ultimi sviluppi e tendenze all'interno dell'industria.
Il package NumPy, noto anche come Numerical Python, è un pacchetto fondamentale in Python ampiamente utilizzato per il calcolo scientifico. Fornisce il supporto per matrici e array multi-dimensionalissimi grandemente, insieme a una raccolta di funzioni matematiche per operare sugli array. Il principale feature di NumPy è l'implementazione efficiente di funzioni matematiche, rendendolo strumento essenziale per compiti come l'algebra lineare, le trasformate di Fourier e la generazione di numeri casuali.
Nel contesto degli strumenti di Data Science, NumPy gioca un ruolo cruciale nella manipolazione, analisi e visualizzazione di dati. Serve da base per molte altre librerie e framework nel ecosistema di Data Science a causa della sua alta prestazione e facilità d'uso. Gli array NumPy sono utilizzati in varie applicazioni, tra cui gli algoritmi di apprendimento automatico, l'analisi statistica, l'elaborazione immagine e molto altro.
NumPy è stato creato per la prima volta nel 2005 da Travis Oliphant con la motivazione di fornire un'abilità di elaborazione di array potente a Python, colmando il divario tra il calcolo numerico e un linguaggio di programmazione generico. Dal momento che poi, NumPy ha guadagnato una popolarità straordinaria e è diventato un pilastro nella comunità dei data scientist e degli scienziati computazionali di Python.
In questo momento, NumPy detiene una quota di mercato significativa nella categoria degli strumenti di Data Science, principalmente a causa della sua ampia adozione e funzionalità robusta. Con la crescente richiesta di soluzioni basate su dati in diversi settori, la quota di mercato di NumPy è attesa di continuare a crescere nel futuro prevedibile. La sua versatilità, prestazione e estesa raccolta di funzioni fanno di NumPy una scelta preferita per i dati scientist, i ricercatori e sviluppatori che lavorano su calcoli numerici e analisi dei dati.
NumPy è una libreria fondamentale per il calcolo numerico nel campo della Data Science. Fornisce supporto per i vettori, le matrici e funzioni matematiche di alto livello per operare su queste strutture in modo efficiente. Le società utilizzano NumPy per le sue capacità robuste che migliora la manipolazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati, quindi guidando processi decisionali informati.
Benefici di NumPy:
Migliore Prestazione: L'implementazione di NumPy in C consente calcoli più rapidi rispetto alle liste di Python tradizionali. Le funzioni ottimizzate per le operazioni su matrici del software aumentano significativamente la prestazione, rendendolo un'opzione più popolare per il trattamento di grandi insiemi di dati in tasks di elaborazione dei dati in tempo reale.
Raggio Ampio di Funzioni Matematiche: NumPy offre un ampia raccolta di funzioni matematiche e operazioni che semplificano le operazioni di calcolo. La vasta biblioteca include algebra lineare, trasformate di Fourier e numeri casuali, superando le altre opzioni in termini di versatilità e facilità d'uso.
Gestione Efficient della Memoria: La struttura di dati matrice di NumPy gestisce efficientemente l'allocazione della memoria, abilitando la manipolazione senza overhead di gestione di memoria manuale. Questa caratteristica ottimizza i risorse di calcolo e facilita calcoli più rapidi rispetto ai metodi di elaborazione manuale delle matrici.
Paragrafo Introduttivo: NumPy è una libreria fondamentale nell'ecosystem Python, largamente adottata dalle diverse società per l'analisi dei dati, il calcolo scientifico e impostare tasks di apprendimento automatico. Molte compagnie prominenti utilizzano NumPy per le sue capacità di elaborazione di array, rendendola un'utilizzo essenziale del loro stack tecnologico.
Studi di Caso:
Amazon: Amazon, uno dei più grandi e-commerci e fornitori di servizi di elaborazione su cloud, utilizza NumPy estesamente per l'elaborazione dei dati e l'analisi in vari ambiti. Hanno incorporato NumPy nella loro stack tecnologica diversi anni fa per gestire e manipolare grandi quantità di dati in modo efficiente. Amazon utilizza le capacità di NumPy per estrarre insidazioni dai grandi quantità di dati, consentendo decisioni basate sui dati a livello di scala.
Google: Google, un'azienda tecnologica leader nota per i motori di ricerca e i servizi in cloud, si appoggia su NumPy per le funzioni di calcolo scientifico e analisi numerica all'interno delle sue operazioni. Google ha adottato NumPy inizialmente per eseguire calcoli complessi e manipolare matrici in modo efficace. Utilizzando le funzionalità di NumPy, Google migliorare le sue capacità algoritmiche e l'efficienza computazionale, consentendo processi di elaborazione dei dati più rapidi e più accurati.
Microsoft: Microsoft, un'azienda multinazionale specializzata nello sviluppo di software e servizi in cloud, integra NumPy nei flussi di lavoro di scienze dei dati per facilitare l'analisi avanzata e i processi di apprendimento automatico. Microsoft ha iniziato a utilizzare NumPy per eseguire operazioni matematiche e manipolare array in applicazioni diverse. NumPy svolge un ruolo fondamentale per rendere i dati scientist e ingegneri di Microsoft più capaci di esplorare, analizzare e estrarre insidazioni dai dati diversi in modo fluido.
Questi studi di caso evidenziano come aziende come Amazon, Google e Microsoft utilizzino NumPy all'interno del loro infrastruttura tecnologica per promuovere l'innovazione, il flusso di dati e l'attenuazione delle capacità analitiche. Incorporando NumPy nel loro stack tecnologico, queste società dimostrano l'impatto significativo di questa potente libreria nell'abilità di elaborazione e analisi dei dati dei dati.
Puoi accedere a un elenco aggiornato di aziende che utilizzano NumPy visitando TheirStack.com. La nostra piattaforma fornisce un database completo di aziende che utilizzano varie tecnologie e strumenti interni.
Fino ad ora, abbiamo dati su 13,972 aziende che utilizzano NumPy.
NumPy è utilizzato da una vasta gamma di organizzazioni in vari settori, inclusi "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". Per un elenco completo di tutti i settori che utilizzano NumPy, si prega di visitare TheirStack.com.
Alcune delle aziende che utilizzano NumPy includono Amazon.com, Shopify, Granify, ServiceNow, Fidelity Investments, Leidos, Blue Yonder, Validere, Bosch Group, CNRS e molte altre. Puoi trovare un elenco completo di 13,972 aziende che utilizzano NumPy su TheirStack.com.
Secondo i nostri dati, NumPy è più popolare in Stati Uniti (4,706 companies), Regno Unito (1,031 companies), India (549 companies), Germania (452 companies), Francia (433 companies), Canada (397 companies), Spagna (326 companies), Brasile (210 companies), Paesi Bassi (129 companies), Australia (127 companies). Tuttavia, è utilizzato da aziende in tutto il mondo.
Puoi trovare aziende che utilizzano NumPy cercandolo su TheirStack.com. Tracciamo le offerte di lavoro di milioni di aziende e le utilizziamo per scoprire quali tecnologie e strumenti interni stanno utilizzando.