Ist Numpy sicher?
Numpy — Nerq Trust Score 90.0/100 (Note A+). Basierend auf der Analyse von 2 Vertrauensdimensionen wird es als sicher in der Verwendung eingestuft. Zuletzt aktualisiert: 2026-03-31.
Ja, Numpy ist sicher in der Verwendung. Numpy is a Python package mit einer Nerq-Vertrauensbewertung von 90.0/100 (A+), based on 3 independent data dimensions. Es wird für den Produktionseinsatz empfohlen. Security: 65/100. Popularity: 95/100. Data sourced from PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Last updated: 2026-03-31. Maschinenlesbare Daten (JSON).
Ist Numpy sicher?
YES — Numpy hat eine Nerq-Vertrauensbewertung von 90.0/100 (A+). Es erfüllt die Vertrauensschwelle von Nerq mit starken Signalen in Sicherheit, Wartung und Community-Akzeptanz. Empfohlen für den Produktionseinsatz — review the full report below for specific considerations.
Was ist die Vertrauensbewertung von Numpy?
Numpy hat eine Nerq-Vertrauensbewertung von 90.0/100 und erhält die Note A+. Diese Bewertung basiert auf 2 unabhängig gemessenen Dimensionen.
Was sind die wichtigsten Sicherheitsergebnisse für Numpy?
Das stärkste Signal von Numpy ist beliebtheit mit 95/100. Es wurden keine bekannten Schwachstellen erkannt. Erfüllt die Nerq-Vertrauensschwelle von 70+.
Was ist Numpy und wer pflegt es?
| Autor | Travis E. Oliphant et al. |
| Kategorie | pypi |
| Quelle | N/A |
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Sicherheitsleitfaden: Numpy
Was ist Numpy?
Numpy is a Python package — Fundamental package for array computing in Python.
Sicherheit überprüfen
Run pip audit or safety check. Review on PyPI for download stats.
Sie können die Vertrauensbewertung auch über die API prüfen: GET /v1/preflight?target=numpy
Wichtige Sicherheitsbedenken für Python packages
Bei der Bewertung jeder Python package, watch for: dependency vulnerabilities, malicious uploads, maintenance status.
Vertrauensbewertung
Numpy hat eine Nerq-Vertrauensbewertung von 61/100 (C+) and hat die Nerq-Vertrauensschwelle (70+) noch nicht erreicht. Diese Bewertung basiert auf automatisierter Analyse von Sicherheits-, Wartungs-, Community- und Qualitätssignalen.
Wichtigste Punkte
- Numpy hat eine Vertrauensbewertung von 61/100 (C+).
- Vor der Nutzung sorgfältig prüfen — unterhalb der Vertrauensschwelle.
- Überprüfen Sie immer unabhängig mit der Nerq API.
Detaillierte Bewertungsanalyse
| Dimension | Score |
|---|---|
| Sicherheit | 65/100 |
| Datenschutz | 80/100 |
| Zuverlässigkeit | 90/100 |
| Transparenz | 50/100 |
| Wartung | 60/100 |
Basierend auf 5 dimensions. Data from PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard.
Welche Daten erhebt Numpy?
Numpy ist ein Python package, gepflegt von Travis E. Oliphant et al.. It receives approximately 194,984,733 weekly downloads.
Als Entwicklungspaket Numpy erhebt keine personenbezogenen Daten von Endnutzern direkt. Allerdings können mit ihm erstellte Anwendungen je nach Implementierung Daten erheben. Privacy score: 80/100.
Überprüfen Sie die Abhängigkeiten des Pakets auf mögliche Lieferkettenrisiken. Führen Sie regelmäßig den Audit-Befehl Ihres Paketmanagers aus.
Vollständige Analyse: Numpy Datenschutzbericht · Datenschutzprüfung
Ist Numpy sicher?
Sicherheit score: 65/100. Numpy has 0 known vulnerabilities (CVEs) in the National Vulnerability Database. This is a clean record.
Lizenzinformationen nicht verfügbar. Open-Source-Pakete ermöglichen eine unabhängige Sicherheitsüberprüfung des Quellcodes.
Führen Sie den Audit-Befehl Ihres Paketmanagers aus (`npm audit`, `pip audit`, `cargo audit`) to check for known vulnerabilities in your dependency tree.
Vollständige Analyse: Numpy Sicherheitsbericht
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Wie wir diese Bewertung berechnet haben
Die Vertrauensbewertung vonNumpy von 90.0/100 (A+) wird berechnet aus PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Die Bewertung spiegelt 5 unabhängige Dimensionen: security (65/100), privacy (80/100), reliability (90/100), transparency (50/100), maintenance (60/100). Each dimension is weighted equally to produce the composite trust score.
Nerq analyzes over 7.5 million entities across 26 Register unter Verwendung derselben Methodik, die einen direkten Vergleich ermöglicht. Bewertungen werden kontinuierlich aktualisiert, wenn neue Daten verfügbar sind.
Diese Seite wurde zuletzt überprüft am March 31, 2026. Data version: 1.0.
Vollständige Methodendokumentation · Maschinenlesbare Daten (JSON-API)
Häufig gestellte Fragen
Ist Numpy sicher in der Verwendung?
Was ist Numpy's trust score?
Was sind sicherere Alternativen zu Numpy?
Does Numpy have known vulnerabilities?
Wie aktiv wird Numpy gepflegt?
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Disclaimer: Nerq-Vertrauensbewertungen sind automatisierte Bewertungen basierend auf öffentlich verfügbaren Signalen. Sie sind keine Empfehlungen oder Garantien. Führen Sie immer Ihre eigene Sorgfaltsprüfung durch.