Numpy est-il sûr ?
Numpy — Nerq Trust Score 90.0/100 (Note A+). Sur la base de l'analyse de 2 dimensions de confiance, il est considéré comme sûr. Dernière mise à jour : 2026-04-29.
Oui, Numpy est sûr à utiliser. Numpy est un package Python avec un Nerq Trust Score de 90.0/100 (A+), basé sur 3 dimensions de données indépendantes. Recommandé pour une utilisation en production. Sécurité: 90/100. Popularité: 100/100. Données de PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Dernière mise à jour: 2026-04-12. Données lisibles par machine (JSON).
Numpy est-il sûr ?
YES — Numpy has a Nerq Trust Score of 90.0/100 (A+). Il dépasse le seuil de confiance Nerq avec des signaux forts en sécurité, maintenance et adoption communautaire. Recommandé pour une utilisation en production — consultez le rapport complet ci-dessous pour des considérations spécifiques.
Quel est le score de confiance de Numpy ?
Numpy a un Score de Confiance Nerq de 90.0/100, obtenant la note A+. Ce score est basé sur 2 dimensions mesurées indépendamment.
Quels sont les résultats de sécurité clés pour Numpy ?
Le signal le plus fort de Numpy est popularité à 100/100. Aucune vulnérabilité connue n'a été détectée. Atteint le seuil vérifié Nerq de 70+.
Qu'est-ce que Numpy et qui le maintient ?
| Auteur | Travis E. Oliphant et al. |
| Catégorie | Python Packages |
| Source | N/A |
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Guide de Sécurité : Numpy
Qu'est-ce que Numpy?
Numpy est un paquet Python — Fundamental package for array computing in Python.
Comment Vérifier la Sécurité
Run pip audit or safety check. Review on PyPI for download stats.
Vous pouvez également vérifier le score de confiance via l'API : GET /v1/preflight?target=numpy
Principales Préoccupations de Sécurité pour Python package
Lors de l'évaluation de tout Python package, surveiller : dependency vulnerabilities, malicious uploads, maintenance status.
Évaluation de Confiance
Numpy has a Nerq Trust Score of 76/100 (B+) and meets Nerq trust threshold. Ce score est basé sur une analyse automatisée des signaux de sécurité, de maintenance, de communauté et de qualité.
Points Essentiels
- Numpy has a Trust Score of 76/100 (B+).
- Recommandé pour utilisation — dépasse le seuil de confiance.
- Toujours vérifier indépendamment en utilisant la Nerq API.
Analyse détaillée du score
| Dimension | Score |
|---|---|
| Sécurité | 90/100 |
| Maintenance | 100/100 |
| Popularité | 100/100 |
| Quality | 40/100 |
| Community | 35/100 |
Basé sur 5 dimensions. Data from PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard.
Quelles données Numpy collecte-t-il ?
Numpy est un paquet Python maintenu par Travis E. Oliphant et al.. It receives approximately 194,984,733 weekly downloads.
En tant que paquet de développement, Numpy ne collecte pas directement de données personnelles des utilisateurs finaux. Cependant, les applications construites avec peuvent collecter des données selon l'implémentation. Privacy score: 80/100.
Examinez les dépendances du paquet pour les risques potentiels de chaîne d'approvisionnement. Exécutez la commande d'audit de votre gestionnaire de paquets regularly.
Analyse complète : Rapport de confidentialité de Numpy · Examen de Confidentialité
Numpy est-il sécurisé ?
Sécurité score: 90/100. Numpy has 0 known vulnerabilities (CVEs) in the National Vulnerability Database. This is a clean record.
Informations de licence non disponibles. Les paquets open-source permettent un examen de sécurité indépendant du code source.
Exécutez la commande d'audit de votre gestionnaire de paquets (`npm audit`, `pip audit`, `cargo audit`) pour vérifier les vulnérabilités connues dans votre arbre de dépendances.
Analyse complète : Rapport de sécurité de Numpy
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Comment nous avons calculé ce score
Numpy's trust score of 90.0/100 (A+) est calculé à partir de PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Le score reflète 5 dimensions indépendantes: sécurité (90/100), maintenance (100/100), popularité (100/100), quality (40/100), community (35/100). Chaque dimension est pondérée de manière égale pour produire le score de confiance composite.
Nerq analyse plus de 7,5 millions d'entités dans 26 registres en utilisant la même méthodologie, permettant une comparaison directe entre entités. Les scores sont mis à jour en continu dès que de nouvelles données sont disponibles.
Cette page a été révisée pour la dernière fois le April 29, 2026. Version des données: 1.0.
Documentation complète de la méthodologie · Données lisibles par machine (API JSON)
Questions fréquentes
Numpy est-il sûr ?
Quel est le score de confiance de Numpy ?
Quelles sont les alternatives plus sûres à Numpy ?
Est-ce que Numpy a des vulnérabilités connues ?
Est-ce que Numpy est activement maintenu ?
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Disclaimer: Les scores de confiance Nerq sont des évaluations automatisées basées sur des signaux publiquement disponibles. Ce ne sont pas des recommandations ou des garanties. Effectuez toujours votre propre vérification.