Numerisches Python: arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas
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 P...
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| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München
Hanser
[2019]
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Ausführliche Beschreibung |
| Zusammenfassung: | 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. |
| Beschreibung: | Auf dem Cover: "Extra: E-Book inside" |
| Beschreibung: | XIII, 357 Seiten Illustrationen, Diagramme |
| ISBN: | 9783446450769 3446450769 |
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| spelling | Klein, Bernd (DE-588)1036902072 aut Numerisches Python arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas Bernd Klein München Hanser [2019] © 2019 XIII, 357 Seiten Illustrationen, Diagramme txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Auf dem Cover: "Extra: E-Book inside" 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. Python 3.7 (DE-588)1155266803 gnd rswk-swf Python Programmiersprache (DE-588)4434275-5 gnd rswk-swf Matplotlib (DE-588)1192378350 gnd rswk-swf Programmierung (DE-588)4076370-5 gnd rswk-swf NumPy (DE-588)1192378229 gnd rswk-swf pandas Software (DE-588)1192378490 gnd rswk-swf Python Programmiersprache (DE-588)4434275-5 s NumPy (DE-588)1192378229 s Matplotlib (DE-588)1192378350 s pandas Software (DE-588)1192378490 s DE-604 Python 3.7 (DE-588)1155266803 s Programmierung (DE-588)4076370-5 s 1\p DE-604 Elektronische Reproduktion 9783446453630 Erscheint auch als Online-Ausgabe 978-3-446-45363-0 Erscheint auch als Online-Ausgabe, EPUB 978-3-446-46161-1 X:MVB text/html http://www.hanser-fachbuch.de/9783446450769 Ausführliche Beschreibung 1\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk |
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