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numpy
11 indexierte Repositories · Auf GitHub ansehen
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numpy
The fundamental package for scientific computing with Python.
Python · 32784 Sterne
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x86-simd-sort
C++ template library for high performance SIMD based sorting algorithms
C++ · 1027 Sterne
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numpy-tutorials
NumPy tutorials & educational content in notebook format
673 Sterne
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numpy-financial
Standalone package of the NumPy financial functions
Python · 409 Sterne
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numpydoc
Numpy's Sphinx extensions
Python · 355 Sterne
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numpy.org
The NumPy home page
Shell · 128 Sterne
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numtype
Experimental Typing Stubs for NumPy
Python · 79 Sterne
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numpy-quaddtype
A cross-platform Quad (128-bit) float Data-Type for NumPy.
Python · 24 Sterne
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archive
Archive of documents related to the project governance and management
Jupyter Notebook · 15 Sterne
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numpy-simd-routines
SIMD math routines used in NumPy
C++ · 10 Sterne
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numpy-release
Repository for building numpy release artifacts and making releases to PyPI
Shell · 4 Sterne
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Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 48/100
numpy/x86-simd-sort#240 ·
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00 - Bug
Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 76/100
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00 - Bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 55/100
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01 - Enhancement triage review
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 30/100
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01 - Enhancement triage review
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 35/100
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01 - Enhancement triage review
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 35/100
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sustain-2026
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 35/100
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00 - Bug 07 - Deprecation sustain-2026
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 48/100
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Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 35/100
numpy/numpy-release#65 · 2 Kommentare ·
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00 - Bug
Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 58/100
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00 - Bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 45/100
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00 - Bug
Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 72/100
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01 - Enhancement triage review
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 52/100
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Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 42/100
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00 - Bug triage review
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 48/100
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Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 25/100
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Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 25/100
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00 - Bug component: numpy.strings
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 48/100
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check_cpu_feature_support makes repeated/unnecessary calls to std::getenv("XSS_DISABLE_AVX512") Offen
Schwierigkeit 1/5 Unter einer Stunde Anfängerfreundlichkeit 84/100
numpy/x86-simd-sort#239 · 1 Kommentar ·
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00 - Bug
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 72/100
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BUG: Failing `test_unary_spurious_fpexception` and `test_floor_division_errors` tests on RISC-V Offen00 - Bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 35/100
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00 - Bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 65/100
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00 - Bug
Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 68/100
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01 - Enhancement
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 45/100
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ENH: use existing non-contiguous SIMD path for integer np.minimum/np.maximum (currently float-only) Offen
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 48/100
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04 - Documentation
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 48/100
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00 - Bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 48/100
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sustain-2026
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 35/100
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04 - Documentation sustain-2026
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 72/100
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00 - Bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 48/100
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BUG: Integer overflow in stride × step/index multiplication causes segfault during array indexing Offen00 - Bug sustain-2026
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 48/100
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00 - Bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 55/100
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Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 52/100
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01 - Enhancement component: numpy.strings
Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 52/100
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00 - Bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 48/100
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00 - Bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 48/100
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00 - Bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 45/100
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01 - Enhancement
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 58/100
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41 - Static typing
Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 52/100
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bug
numpy/numpy-quaddtype#113 · 1 Kommentar · 1 zugewiesene Person ·
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bug
numpy/numpy-quaddtype#112 · 1 zugewiesene Person ·
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00 - Bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 42/100
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00 - Bug 39 - free-threading component: numpy.random
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 35/100
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00 - Bug component: numpy.random
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 48/100
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00 - Bug
Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 72/100
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PERF: `np.unique` has massive performance regression for large numeric arrays due to `_unique_hash` Offen
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 48/100
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Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 76/100
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Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 42/100
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BUG: Signed integer overflow in datetime.c - comprehensive fix needed for all arithmetic operations Offen00 - Bug sustain-2026
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 42/100
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63 - C API component: distribution
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 30/100
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