Github Trends®
9558 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6082 · UNIT ID 908607
numpy/numpy
The fundamental package for scientific computing with Python.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000573
ENGAGEMENT1.00
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
6.67
ACCEL
+4.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 20 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
11,587
FOLLOWERS
2,205
OWNER ★
35,887

Engagement Signals

FORKS
12,691
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 20 / 20 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

numpy/numpy собрал 20 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,205 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 11,587. Это даёт surprise-индекс 0.000573 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 36%
VELOCITY6.675.67+1.00ABOVE 56%
RETENTION0.0%42.9%-42.9 PPABOVE 0%
FORKS12,691333+12,358ABOVE 98%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 18%