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Bibliographic Details

Title: Numerisches Python: Arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas
Publisher: -
Publication Date: 2019
Language: German
ISBN 10: 3446450769
ISBN 13: 9783446450769
Binding: hardcover
Condition: New

About this title

Synopsis

Numerisches PythonGrundlagen der L�sung numerischer Probleme mit PythonVerarbeitung gro�er Datenmengen (�Big Data�) mit NumPy, wie sie beispielsweise im maschinellen Lernen Anwendung findenZielgruppe sind Personen, die in der Wissenschaft, im Ingenieurwesen und in der Datenanalyset�tig sindDatenvisualisierung mit MatplotlibIdeal zum Umstieg von Matlab auf PythonIn diesem Buch stehen die numerischen Verfahren im Fokus, die im Gebiet �Data Science� und �Maschinelles Lernen� besonders ben�tigt werden. Python geh�rt zu den wichtigsten und am h�ufigsten benutzten Sprachen in diesem Gebiet und wird in Kombination mit seinen Modulen NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas h�ufiger verwendet als Matlab und R.Der erste Teil des Buchs enth�lt eine kompakte Einf�hrung in Python, eine ideale Zusammenfassung f�r diejenigen, die Python bereits kennen oder mit dem Buch �Einf�hrung 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 schlie�t mit dem File-Handling von Daten.AUS DEM INHALT //Numerische Operationen auf mehrdimensionalen Arrays/Broadcasting/UfuncsDiskrete und kontinuierliche Graphen/Balken- und S�ulendiagramme/Histogramme/KonturplotsSeries/DataFrames/Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel- und csv-Dateien/Umgang mit unvollst�ndigen Daten/Datenvisualisierung/Zeitserien

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