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.
218
aziende
Scarica l'elenco di 218 aziende che utilizzano NumPy in Brasile. Questo elenco curato è disponibile per il download e viene arricchito con informazioni specifiche sull'azienda, tra cui classificazione industriale, dimensioni organizzative, posizione geografica, round di finanziamento e dati sui ricavi, tra gli altri.
NumPy è utilizzata in 112 paesi
Ci sono 141 alternative a NumPy
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.
Technology
is any of
NumPy
Country
is any of
Brasile
Azienda | Paese | Settore | Dipendenti | Entrate | Tecnologie |
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Brasile | Embedded Software Products | 62 |
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Brasile | Professional Services | 1.5K | $75M | ![]() NumPy | |
Brasile | It Services And It Consulting | 140 | $10M | ![]() NumPy | |
Brasile | Technology, Information And Media | 21K |
| ![]() NumPy | |
Brasile | Transportation, Logistics, Supply Chain And Storage | 1.4K |
| ![]() NumPy | |
Brasile | Software Development | 2K |
| ![]() NumPy | |
Brasile | Professional Training And Coaching | 10K |
| ![]() NumPy | |
Brasile | It Services And It Consulting | 1.5K |
| ![]() NumPy | |
Brasile | Advertising Services | 3 |
| ![]() NumPy | |
Brasile | Construction | 42 |
| ![]() NumPy |