Numerisches Python
Hanser, Carl (Verlag)
978-3-446-45076-9 (ISBN)
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- zur Verarbeitung und Visualisierung von großen Datenmengen
- Ersatz des teuren MATLAB durch Python
- einzig aktuelles Buch auf dem Markt
- inkl. kleiner Einführung in Python
Für diese Aufgaben wird sehr häufig MATLAB eingesetzt.
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 Boolsche Maskierung und Indizierung von NumPy-Arrays wird eingegangen. Der NumPy-Teil des Buchs schließt mit dem File-Handling von Daten.
Viele Firmen und Institute streben danach MATLAB, vor allem wegen seiner hohen Kosten, durch Python, - welches völlig kostenlos und ohne Lizenz-Einschränkungen verfügbar ist, - zu ersetzen. Neben allgemeinen Kenntnissen in Python benötigt man dann jedoch auch Kenntnisse über die umfangreichen Module „Numpy“, „Pandas“ und „Matplotlib“, die das Buch vermittelt.
EXTRA: eBook inside.
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Der Diplom-Informatiker Bernd Klein genießt internationales Ansehen als Python-Dozent. Bisher hat er über 350 Python-Kurse in Firmen und Forschungsinstituten in Deutschland, Frankreich, der Schweiz, Österreich, den Niederlanden, Luxemburg, Rumänien und Kanada durchgeführt. Er ist Gründer und Inhaber des Schulungsanbieters Bodenseo. Besondere Anerkennung findet er wegen seiner Python-Webseiten, die jährlich über 6 Millionen Besucher verzeichnen. Seit 2016 ist er Lehrbeauftragter für Python und maschinelles Lernen an der Universität Freiburg.
"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
"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
| Erscheinungsdatum | 06.06.2019 |
|---|---|
| Verlagsort | München |
| Sprache | deutsch |
| Gewicht | 845 g |
| Einbandart | gebunden |
| Themenwelt | Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining |
| Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge ► Python | |
| Mathematik / Informatik ► Informatik ► Software Entwicklung | |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Schlagworte | Datenbank • Internetentwicklung • Programmiersprache • Programmierung • Python |
| ISBN-10 | 3-446-45076-9 / 3446450769 |
| ISBN-13 | 978-3-446-45076-9 / 9783446450769 |
| Zustand | Neuware |
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