Är Numpy säker?
Numpy — Nerq Förtroendepoäng 90.0/100 (Betyg A+). Baserat på analys av 2 tillitsdimensioner bedöms det som säkert att använda. Senast uppdaterad: 2026-04-01.
Ja, Numpy är säker att använda. Numpy är ett Python-paket med ett Nerq-förtroendepoäng på 90.0/100 (A+), based on 3 independent data dimensions. Rekommenderas för produktionsanvändning. Security: 90/100. Popularity: 100/100. Data sourced from PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Last updated: 2026-04-01. Maskinläsbar data (JSON).
Är Numpy säker?
JA — Numpy har ett Nerq-förtroendepoäng på 90.0/100 (A+). Uppfyller Nerqs förtroendetröskel med starka signaler inom säkerhet, underhåll och communityanvändning. Rekommenderas för produktionsanvändning — se hela rapporten nedan för specifika överväganden.
Vad är Numpys förtroendepoäng?
Numpy har ett Nerq-förtroendepoäng på 90.0/100, earning a A+ grade. This score is based on 2 independently measured dimensions including security, maintenance, and community adoption.
Vilka är de viktigaste säkerhetsresultaten för Numpy?
Numpy's strongest signal is popularitet at 100/100. No kända sårbarheter have been detected. It meets the Nerq Verified threshold of 70+.
Vad är Numpy och vem underhåller det?
| Utvecklare | Travis E. Oliphant et al. |
| Kategori | pypi |
| Källa | N/A |
Numpy på andra plattformar
Samma utvecklare/företag i andra register:
Liknande Pypi efter förtroendepoäng
Säkerhetsguide: Numpy
Vad är Numpy?
Numpy är ett Python package — Fundamental package for array computing in Python.
Så verifierar du säkerheten
Kör pip audit or safety check. Review on PyPI for download stats.
Du kan också kontrollera förtroendepoängen via API: GET /v1/preflight?target=numpy
Viktiga säkerhetsproblem för Python packages
När du utvärderar ett Python package, håll utkik efter: dependency vulnerabilities, malicious uploads, maintenance status.
Förtroendebedömning
Numpy har ett Nerq-förtroendepoäng på 76/100 (B+) och uppfyller Nerqs förtroendetröskel. Denna poäng baseras på automatiserad analys av signaler för säkerhet, underhåll, community och kvalitet.
Viktigaste slutsatser
- Numpy has a Förtroendepoäng of 76/100 (B+).
- Rekommenderas för användning — uppfyller förtroendegränsen.
- Verifiera alltid oberoende med Nerq API.
Detaljerad poänganalys
| Dimension | Score |
|---|---|
| Säkerhet | 90/100 |
| Integritet | 80/100 |
| Tillförlitlighet | 90/100 |
| Transparens | 50/100 |
| Underhåll | 60/100 |
Baserad på 5 dimensioner. Data från PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard.
Vilka data samlar Numpy in?
Numpy är ett Python-paket underhålls av Travis E. Oliphant et al.. It receives approximately 194,984,733 weekly downloads.
Som ett utvecklingspaket, Numpy samlar inte direkt in slutanvändares personuppgifter. Applikationer byggda med det kan dock samla in data beroende på implementationen. Privacy score: 80/100.
Granska paketets beroenden för potentiella risker i leveranskedjan. Kör pakethanterarens granskningskommando regelbundet.
Fullständig analys: Numpy integritetsrapport · Integritetsrecension
Är Numpy säker?
Säkerhet score: 90/100. Numpy has 0 kända sårbarheter (CVE:er) i National Vulnerability Database. Detta är ett rent register.
Licensinformation saknas. Öppen källkod möjliggör oberoende säkerhetsgranskning av källkoden.
Kör pakethanterarens granskningskommando (`npm audit`, `pip audit`, `cargo audit`) to check for kända sårbarheter in your dependency tree.
Fullständig analys: Numpy säkerhetsrapport
Numpy på andra plattformar
Samma utvecklare/företag i andra register:
Så beräknade vi denna poäng
förtroendepoängen förNumpy är 90.0/100 (A+) beräknas utifrån PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Poängen speglar 5 oberoende dimensioner: security (90/100), privacy (80/100), reliability (90/100), transparency (50/100), maintenance (60/100). Varje dimension ges lika vikt för att producera den sammansatta förtroendepoängen.
Nerq analyzes over 7.5 million entities across 26 register med samma metodik, vilket möjliggör direkt jämförelse mellan entiteter. Poäng uppdateras löpande när ny data finns tillgänglig.
Den här sidan granskades senast April 01, 2026. Data version: 1.0.
Fullständig metodikdokumentation · Maskinläsbar data (JSON API)
Vanliga frågor
Är Numpy säker att använda?
Vad är Numpy's trust score?
Vilka säkrare alternativ finns till Numpy?
Har Numpy kända sårbarheter?
Hur aktivt underhålls Numpy?
Popular in pypi
Browse Categories
Disclaimer: Nerqs förtroendepoäng är automatiserade bedömningar baserade på offentligt tillgängliga signaler. De utgör inte rekommendationer eller garantier. Gör alltid din egen verifiering.