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.
17,128
компании
Статистика использования технологий и доля рынка
Вы можете настроить эти данные под свои нужды, отфильтровывая по географии, отрасли, размеру компании, выручке, использованию технологий, должностям и другим параметрам. Вы можете скачать данные в формате Excel или CSV.
Вы можете получать уведомления о этих данных. Вы можете начать с выбора технологии, которая вас интересует, и затем вы будете получать уведомления в ваш почтовый ящик, когда появятся новые компании, использующие эту технологию.
Вы можете экспортировать его данные в файл Excel, который можно импортировать в вашу CRM. Вы также можете экспортировать данные в API.
Существует 141 альтернатив для NumPy
27.8k
25.5k
22.9k
15.3k
14.4k
13.3k
4.7k
4.7k
3.1k
3k
2.8k
2.2k
1.9k
1.9k
1.9k
1.8k
1.6k
1.4k
1.3k
1.2k
1.2k
1.1k
1k
984
920
651
637
636
609
514
489
423
381
375
375
297
245
232
232
228
218
203
202
200
167
161
143
134
110
92
NumPy используется в 107 странах
Technology
is any of
NumPy
Компания | Страна | Индустрия | Сотрудники | Доход | Технологии |
---|---|---|---|---|---|
США | Retail | 10K | $50M | NumPy | |
Италия | Truck Transportation | 770K |
| NumPy | |
Великобритания | Technology, Information And Internet |
| NumPy | ||
США | Motor Vehicle Manufacturing | 65K | $75B | NumPy | |
США | Software Development | 17K | $14B | NumPy | |
Канада | It Services And It Consulting | 57 | $7M | NumPy | |
США | Software Development | 10K | $125M | NumPy | |
Канада | Oil And Gas | 110 | $4.2M | NumPy | |
Франция | Research Services | 21K | $675M | NumPy | |
США | Higher Education | 11K |
| NumPy |
У нас есть данные о 17,128 компаниях, которые используют NumPy. Этот тщательно подобранный список доступен для скачивания и обогащен важными характеристиками компаний, включая отраслевую классификацию, размер организации, географическое расположение, раунды финансирования и показатели доходов, среди прочего.
Часто задаваемые вопросы
Наши данные поступают из объявлений о вакансиях, собранных от миллионов компаний. Мы отслеживаем эти объявления на сайтах компаний, досках объявлений и других рекрутинговых платформах. Анализ объявлений о вакансиях предоставляет надежный метод для понимания технологий, которые используют компании, включая их использование внутренних инструментов.
Мы обновляем данные ежедневно, чтобы вы могли получать самую актуальную информацию. Этот частый процесс обновления гарантирует, что наши аналитические сведения и данные отражают последние изменения и тенденции в отрасли.
НумПи, сокращение от Numerical Python, — фундаментальный пакет в Python, который широко используется для научных вычислений. Он обеспечивает поддержку для больших, многоуровневых массивов и матриц, а также коллекцию математических функций для операций над этими массивами. Главная особенность NumPy — это эффективное реализацию математических функций, из-за чего он является обязательным инструментом для задач, таких как линейная алгебра, Фурье- превращения и случайное число генерация.
В области инструментов Data Science NumPy играет решающую роль в манипуляции данными, анализе и визуализации. Он играет роль основы для многих других библиотек и фреймворков в экосистеме Data Science из-за высокой производительности и простоты использования. Массивы NumPy используются в различных приложениях, включая алгоритмы машинного обучения, статистический анализ, обработку изображений и многое другое.
NumPy был создан в 2005 году Тревисом Олифантом с целью предоставить мощное процессирование массивов в Python, bridging the gap между числовыми вычислениями и общепрограммированием языком. С тех пор NumPy стало крайне популярным и сталоcornerstone в Python для наукоемких вычислений и научного исследования.
В данный момент NumPy занимает значимую долю рынка в категории Data Science Tools, в основном из-за его широкого внедрения и robustной функциональности. Стои нарастающей потребностью для данныхDriven решений в различных отраслях, рыночная доля NumPy ожидается будет продолжать расти в предсказуемом будущем. Его универсальность, производительность и обширная библиотека функций сделали NumPy предпочтительным выбором для данных нациентистов, исследователей и разработчиков, работающих над числовыми вычислениями и анализами данных.
Вы можете получить доступ к обновленному списку компаний, использующих NumPy, на сайте TheirStack.com. Наша платформа предоставляет исчерпывающую базу данных компаний, использующих различные технологии и внутренние инструменты.
На данный момент у нас есть данные о 17,128 компаниях, которые используют NumPy.
NumPy используется широким кругом организаций в различных отраслях, включая "Retail", "Truck Transportation", "Technology, Information And Internet", "Motor Vehicle Manufacturing", "Software Development", "It Services And It Consulting", "Software Development", "Oil And Gas", "Research Services", "Higher Education". Для получения полного списка всех отраслей, использующих NumPy, пожалуйста, посетите TheirStack.com.
Некоторые компании, которые используют NumPy, включают Amazon.com, Amazon, myGwork - LGBTQ+ Business Community, Tesla, Intuit, Granify, Blue Yonder, Validere, CNRS, Carnegie Mellon University и многие другие. Полный список из 17,128 компаний, использующих NumPy, вы можете найти на TheirStack.com.
Согласно нашим данным, NumPy наиболее популярен в США (4,913 companies), Великобритания (1,149 companies), Индия (574 companies), Франция (450 companies), Германия (418 companies), Канада (352 companies), Испания (317 companies), Бразилия (207 companies), Нидерланды (176 companies), Австралия (119 companies). Однако он используется компаниями по всему миру.
Вы можете найти компании, использующие NumPy, путем поиска на TheirStack.com. Мы отслеживаем вакансии миллионов компаний и используем их, чтобы узнать, какие технологии и внутренние инструменты они используют.