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Numerisches Python

Arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas

Bernd Klein

(2)
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Beschreibung

Numerisches Python

• Grundlagen der Lösung numerischer Probleme mit Python
• Verarbeitung großer Datenmengen (»Big Data«) mit NumPy, wie sie beispielsweise im maschinellen Lernen Anwendung finden
• Zielgruppe sind Personen, die in der Wissenschaft, im Ingenieurwesen und in der Datenanalyse
tätig sind
• Datenvisualisierung mit Matplotlib
• Ideal zum Umstieg von Matlab auf Python

In diesem Buch stehen die numerischen Verfahren im Fokus, die im Gebiet »Data Science« und »Maschinelles Lernen« besonders benötigt werden. Python gehört zu den wichtigsten und am häufigsten benutzten Sprachen in diesem Gebiet und wird in Kombination mit seinen Modulen NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas häufiger verwendet als Matlab und R.
Der erste Teil des Buchs enthält eine kompakte Einführung in Python, eine ideale Zusammenfassung für diejenigen, die Python bereits kennen oder mit dem Buch »Einführung in Python 3« von Bernd Klein gelernt haben.
NumPy ist das zentrale Thema des zweiten Teils. Der Aufbau und das Arbeiten mit NumPy-Arrays bilden den Ausgangspunkt dieses Kapitels. Danach wird auf die besonderen Aspekte des dtype-Datentyps eingegangen. In einem weiteren Kapitel stehen die Numerischen Operationen, Broadcasting und Ufuncs von NumPy im Mittelpunkt.
Einigen Fragestellungen der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung wurde ebenfalls ein Kapitel gewidmet. Auch auf die Boolesche Maskierung und Indizierung von NumPy-Arrays wird eingegangen. Der NumPy-Teil des Buchs schließt mit dem File-Handling von Daten.

AUS DEM INHALT //
NumPy:
Numerische Operationen auf mehrdimensionalen Arrays/Broadcasting/Ufuncs
Matplotlib:
Diskrete und kontinuierliche Graphen/Balken- und Säulendiagramme/Histogramme/Konturplots
Pandas:
Series/DataFrames/Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel- und csv-Dateien/Umgang mit unvollständigen Daten/Datenvisualisierung/Zeitserien

EXTRA: E-Book inside. Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.

"Im Fokus stehen numerische Verfahren, die für Data Science und maschinelles Lernen benötigt werden. Genutzt werden Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy und Matplotlib. Inklusive kompakter Einführung in Python." dotnetpro, September 2019

Produktdetails

Einband Set mit diversen Artikeln
Seitenzahl 373
Erscheinungsdatum 11.06.2019
Sprache Deutsch
ISBN 978-3-446-45076-9
Verlag Hanser, Carl
Maße (L/B/H) 24,4/17,7/2,6 cm
Gewicht 804 g
Verkaufsrang 10005

Buchhändler-Empfehlungen

Eine Buchhändlerin/ein Buchhändler, Thalia-Buchhandlung Münster

Das Buch ist mit Humor geschrieben und nicht so trocken wie andere Sachbücher. Es hat vier Teile: Einführung in Python, NumPy, Matplotlib & Pandas. Für Anfänger ist hier umfangreiches Wissen enthalten. Der Autor hat fundiertes Python-Wissen. Auch zum Nachschlagen geeignet.

Kundenbewertungen

Durchschnitt
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Übersicht
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NumPy, Matplotlib und Pandas
von einer Kundin/einem Kunden am 19.11.2019

Wer bereits das erste Python Buch dieses Autors kennt weiß: trockene Theorie wird man in diesem Buch nicht finden. Das könnte daran liegen, dass der Autor seit Jahren für verschiedenstes Publikum Python-Kurse für Anfänger, Fortgeschrittene und Profis gibt und somit auf einiges an Erfahrung zurückgreifen kann. Er weiß definitiv w... Wer bereits das erste Python Buch dieses Autors kennt weiß: trockene Theorie wird man in diesem Buch nicht finden. Das könnte daran liegen, dass der Autor seit Jahren für verschiedenstes Publikum Python-Kurse für Anfänger, Fortgeschrittene und Profis gibt und somit auf einiges an Erfahrung zurückgreifen kann. Er weiß definitiv wovon er schreibt und sowohl der Aufbau des Buches, also auch die Erklärungen sind gut gewählt und verständlich. Die humorvolle und interessante Auswahl der Programmbeispiele lässt das Durcharbeiten nicht langweilig werden. Die Musterlösungen der Aufgaben am Ende jedes Kapitels werden zusätzlich als Download bereitgestellt. Es ist also wirklich an alles gedacht um das Buch effizient durcharbeiten zu können. Am Anfang des Buches ist noch eine kleine Einführung in Python, welche aber eher für fortgeschrittene Anfänger als für totale Python-Neulinge bestimmt ist. Grundlegende Pythonkenntnisse sollten schon vorhanden sein. Fazit: Wer Einblick in die Module NumPy, Matplotlib und Pandas für die Lösung numerischer Probleme haben möchte, sollte nicht auf dieses Buch verzichten. Ich würde es mir immer wieder zulegen und hoffe auf weitere Python Bücher!


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