Datenanalyse mit Python: Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython
Gespeichert in:
1. Verfasser: | |
---|---|
Weitere Verfasser: | , , |
Format: | Buch |
Sprache: | German English |
Veröffentlicht: |
Heidelberg
O'Reilly
[2019]
|
Ausgabe: | 2. Auflage |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
Beschreibung: | XVII, 522 Seiten Illustrationen, Diagramme |
ISBN: | 9783960090809 |
Internformat
MARC
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245 | 1 | 0 | |a Datenanalyse mit Python |b Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython |c Wes McKinney ; deutsche Übersetzung von Kristian Rother, Christian Tismer & Kathrin Lichtenberg |
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Datensatz im Suchindex
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adam_text | VORWORT
.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . .
XIII
1
EINLEITUNG
.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . .
1
1.1
WORUM
GEHT
ES
IN
DIESEM
BUCH?
.....................................................
1
WELCHE
ARTEN
VON
DATEN?
.........................................................
1
1.2
WARUM
PYTHON
FUER
DIE
DATENANALYSE?
.............................................
2
PYTHON
ALS
KLEISTER
......................................................................
2
DAS
ZWEI-SPRACHEN-PROBLEM
LOESEN
......................................
3
WARUM
NICHT
PYTHON?
................................................................
3
1.3
GRUNDLEGENDE
PYTHON-BIBLIOTHEKEN
.................................................
4
NUMPY
.........................................................................................
4
PANDAS
.........................................................................................
5
MATPLOTLIB
...................................................................................
6
IPYTHON
UND
JUPYTER
..................................................................
6
SCIPY
...........................................................................................
7
SCIKIT-LEARN
...................................................................................
8
STATSMODELS
.................................................................................
8
1.4
INSTALLATION
UND
EINRICHTUNG
...........................................................
9
WINDOWS
.....................................................................................
9
APPLE
(OS
X,
MACOS)
................................................................
9
GNU/LINUX
.................................................................................
10
PYTHON-PAKETE
INSTALLIEREN
ODER
AKTUALISIEREN
.........................
10
PYTHON
2
UND
PYTHON
3
.............................................................
11
INTEGRIERTE
ENTWICKLUNGSUMGEBUNGEN
(INTEGRATED
DEVELOPMENT
ENVIRONMENTS
-
IDES)
UND
TEXTEDITOREN
........
12
1.5
COMMUNITY
UND
KONFERENZEN
.........................................................
12
1.6
NAVIGATION
DURCH
DIESES
BUCH
.........................................................
13
CODEBEISPIELE
............................................................................
14
DATEN
FUER
DIE
BEISPIELE
................................................................
14
IMPORTKONVENTIONEN
..................................................................
14
JARGON
.........................................................................................
15
2
GRUNDLAGEN
VON
PYTHON,
IPYTHON
UND
JUPYTER-NOTEBOOKS
.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
2.1
DER
PYTHON-INTERPRETER
....................................................................
18
2.2
IPYTHON-GRUNDLAGEN
........................................................................
19
DIE
IPYTHON-SHELL
AUSFUEHREN
.....................................................
19
DAS
JUPYTER-NOTEBOOK
AUSFUEHREN
.............................................
20
BEFEHLSERGAENZUNG
MIT
TAB
.......................................................
23
INTROSPEKTION
............................................................................
24
DER
%RUN-BEFEHL
........................................................................
26
CODE
AUS
DER
ZWISCHENABLAGE
AUSFUEHREN
................................
27
TERMINAL-TASTENKUERZEL
..............................................................
28
UEBER
MAGISCHE
BEFEHLE
..............................................................
29
MATPLOTLIB-INTEGRATION
..............................................................
31
2.3
GRUNDLAGEN
DER
SPRACHE
PYTHON
.....................................................
32
SPRACHSEMANTIK
..........................................................................
32
SKALARE
TYPEN
............................................................................
41
KONTROLLFLUSS
...............................................................................
48
3
IN
PYTHON
INTEGRIERTE
DATENSTRUKTUREN,
FUNKTIONEN
UND
DATEIEN
.. . . . . . . . . . . .
53
3.1
DATENSTRUKTUREN
UND
SEQUENZEN
.....................................................
53
TUPEL
...........................................................................................
53
LISTEN
.........................................................................................
56
EINGEBAUTE
FUNKTIONEN
VON
SEQUENZEN
..................................
61
DICTIONARYS
.................................................................................
63
SET
...............................................................................................
67
LIST,
SET
UND
DICT
COMPREHENSIONS
........................................
69
3.2
FUNKTIONEN
.......................................................................................
71
NAMENSRAUM,
GUELTIGKEITSBEREICH
UND
LOKALE
FUNKTIONEN
...
72
MEHRERE
RUECKGABEWERTE
...........................................................
73
FUNKTIONEN
SIND
OBJEKTE
.........................................................
74
ANONYME
ODER
LAMBDA-FUNKTIONEN
......................................
75
CURRYING:
TEILWEISE
ANWENDUNG
VON
ARGUMENTEN
.................
76
GENERATOREN
...............................................................................
77
FEHLER
UND
DIE
BEHANDLUNG
VON
AUSNAHMEN
..........................
79
3.3
DATEIEN
UND
DAS
BETRIEBSSYSTEM
.....................................................
82
BYTES
UND
UNICODE
MIT
DATEIEN
...............................................
85
3.4
SCHLUSSBEMERKUNG
............................................................................
87
4
GRUNDLAGEN
VON
NUMPY:
ARRAYS
UND
VEKTORISIERTE
BERECHNUNG. . . . . . . . . . . . . . . .
89
4.1
DAS
NDARRAY
VON
NUMPY:
EIN
MEHRDIMENSIONALES
ARRAY-OBJEKT
.....................................................................................
91
NDARRAYS
ERZEUGEN
......................................................................
92
DATENTYPEN
FUER
NDARRAYS
...........................................................
94
RECHNEN
MIT
NUMPY-ARRAYS
.....................................................
97
EINFACHES
INDIZIEREN
UND
SLICING
...............................................
98
BOOLESCHES
INDIZIEREN
................................................................
103
FANCY
INDEXING
..........................................................................
106
ARRAYS
TRANSPONIEREN
UND
ACHSEN
TAUSCHEN
............................
107
4.2
UNIVERSELLE
FUNKTIONEN:
SCHNELLE
ELEMENTWEISE
ARRAY-FUNKTIONEN
...............................................................................
109
4.3
ARRAY-ORIENTIERTE
PROGRAMMIERUNG
MIT
ARRAYS
................................
112
BEDINGTE
FOGIK
ALS
ARRAY-OPERATIONEN
AUSDRUECKEN
.................
114
MATHEMATISCHE
UND
STATISTISCHE
METHODEN
..............................
115
METHODEN
FUER
BOOLESCHE
ARRAYS
...............................................
117
SORTIEREN
.....................................................................................
117
UNIQUE
UND
ANDERE
MENGENLOGIK
.............................................
118
4.4
DATEIEIN-UND-AUSGABE
BEI
ARRAYS
...................................................
119
4.5
LINEARE
ALGEBRA
.................................................................................
120
4.6
ERZEUGEN
VON
PSEUDOZUFALLSZAHLEN
...................................................
122
4.7
BEISPIEL:
RANDOM
WALKS
..................................................................
124
VIELE
RANDOM
WALKS
AUF
EINMAL
SIMULIEREN
............................
125
4.8
SCHLUSSBEMERKUNG
............................................................................
126
5
ERSTE
SCHRITTE
MIT
PANDAS
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
127
5.1
EINFUEHRUNG
IN
DIE
PANDAS-DATENSTRUKTUREN
....................................
127
SERIES
...........................................................................................
128
DATAFRAME
...................................................................................
132
INDEXOBJEKTE
...............................................................................
138
5.2
WESENTLICHE
FUNKTIONALITAET
.............................................................
140
NEUINDIZIERUNG
..........................................................................
140
EINTRAEGE
VON
EINER
ACHSE
LOESCHEN
............................................
142
INDIZIERUNG,
AUSWAHL
UND
FILTERUNG
........................................
144
INTEGER-INDIZES
............................................................................
149
ARITHMETIK
UND
DATENAUSRICHTUNG
..........................................
150
FUNKTIONSANWENDUNG
UND
MAPPING
........................................
155
SORTIEREN
UND
RANGBILDUNG
.......................................................
157
ACHSENINDIZES
MIT
DUPLIZIERTEN
LABELS
....................................
160
5.3
ZUSAMMENFASSEN
UND
BERECHNEN
DESKRIPTIVER
STATISTIKEN
.............
162
KORRELATION
UND
KOVARIANZ
.......................................................
164
EINDEUTIGKEIT,
WERTEANZAHL
UND
MITGLIEDSCHAFT
.....................
166
5.4
SCHLUSSBEMERKUNG
............................................................................
169
6
LADEN
UND
SPEICHERN
VON
DATEN
SOWIE
DATEIFORMATE
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
171
6.1
LESEN
UND
SCHREIBEN
VON
DATEN
IM
TEXTFORMAT
...............................
171
STUECKWEISES
LESEN
VON
TEXTDATEIEN
..........................................
177
DATEN
IN
TEXTFORMATEN
SCHREIBEN
.............................................
179
ARBEITEN
MIT
SEPARIERTEN
FORMATEN
..........................................
180
JSON-DATEN
...............................................................................
182
XML
UND
HTML:
WEB-SCRAPING
.............................................
184
6.2
BINAERE
DATENFORMATE
........................................................................
187
BENUTZUNG
VON
HDF5
................................................................
188
LESEN
VON
MICROSOFT
EXCEL-DATEIEN
........................................
190
6.3
INTERAKTION
MIT
WEB-APIS
................................................................
191
6.4
INTERAKTION
MIT
DATENBANKEN
.........................................................
192
6.5
SCHLUSSBEMERKUNG
............................................................................
194
7
DATEN
BEREINIGEN
UND
VORBEREITEN
.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . .
195
7.1
DER
UMGANG
MIT
FEHLENDEN
DATEN
...................................................
195
FEHLENDE
DATEN
HERAUSFILTERN
...................................................
197
FEHLENDE
DATEN
EINSETZEN
.........................................................
199
7.2
DATENTRANSFORMATION
........................................................................
201
DUPLIKATE
ENTFERNEN
...............................
201
DATEN
MITHILFE
EINER
FUNKTION
ODER
EINES
MAPPINGS
TRANSFORMIEREN
..........................................................................
203
WERTE
ERSETZEN
..........................................................................
204
ACHSENINDIZES
UMBENENNEN
.....................................................
206
DISKRETISIERUNG
UND
KLASSIFIZIERUNG
........................................
207
ERKENNEN
UND
FILTERN
VON
AUSREISSERN
....................................
209
PERMUTATION
UND
ZUFAELLIGE
STICHPROBEN
..................................
211
BERECHNEN
VON
INDIKATORVPLATZHALTERVARIABLEN
.....................
212
7.3
MANIPULATION
VON
STRINGS
................................................................
215
METHODEN
VON
STRING-OBJEKTEN
...............................................
215
REGULAERE
AUSDRUECKE
..................................................................
217
VEKTORISIERTE
STRING-FUNKTIONEN
IN
PANDAS
..............................
220
7.4
SCHLUSSBEMERKUNG
............................................................................
223
8
DATENAUFBEREITUNG:
VERKNUEPFEN,
KOMBINIEREN
UND
UMFORMEN
.. . . . . . . . . . . . .
225
8.1
HIERARCHISCHE
INDIZIERUNG
................................................................
225
EBENEN
NEU
ANORDNEN
UND
SORTIEREN
........................................
228
ZUSAMMENFASSENDE
STATISTIKEN
NACH
EBENE
............................
229
INDIZIERUNG
MIT
DEN
SPALTEN
EINES
DATAFRAME
.......................
229
8.2
KOMBINIEREN
UND
VERKNUEPFEN
VON
DATENSAETZEN
............................
231
DATENBANKARTIGE
VERKNUEPFUNG
VON
DATAFRAMES
...................
231
DATEN
UEBER
EINEN
INDEX
VERKNUEPFEN
........................................
236
VERKETTEN
ENTLANG
EINER
ACHSE
.................................................
240
UEBERLAPPENDE
DATEN
ZUSAMMENFUEHREN
..................................
245
8.3
UMFORMEN
UND
TRANSPONIEREN
.......................................................
246
UMFORMEN
MIT
HIERARCHISCHER
INDIZIERUNG
..............................
246
TRANSPONIEREN
VOM
LANGEN
ZUM
BREITEN
FORMAT
.............
249
TRANSPONIEREN
VORN
BREITEN
ZUM
LANGEN
FORMAT
............. 252
8.4
SCHLUSSBEMERKUNG
.............................................................................
254
9
FLOTTEN
UND
VISUALISIEREN
.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
255
9.1
KURZE
EINFUEHRUNG
IN
DIE
MATPLOTLIB-API
........................................
256
DIAGRAMME
UND
SUBPLOTS
.........................................................
257
FARBEN,
BESCHRIFTUNGEN
UND
LINIENFORMEN
..............................
261
SKALENSTRICHE,
BESCHRIFTUNGEN
UND
LEGENDEN
.........................
263
ANNOTATIONEN
UND
ZEICHNUNGEN
IN
EINEM
SUBPLOT
.................
267
DIAGRAMME
IN
DATEIEN
ABSPEICHERN
........................................
269
DIE
KONFIGURATION
VON
MATPLOTLIB
.............................................
270
9.2
FLOTTEN
MIT
PANDAS
UND
SEABORN
.......................................................
271
LINIENDIAGRAMME
........................................................................
271
BALKENDIAGRAMME
......................................................................
274
HISTOGRAMME
UND
DICHTEPLOTS
.................................................
279
STREU-
ODER
PUNKTDIAGRAMME
.....................................................
281
FACETTENRASTER
UND
KATEGORISCHE
DATEN
....................................
283
9.3
ANDERE
VISUALISIERUNGSWERKZEUGE
IN
PYTHON
..................................
285
9.4
SCHLUSSBEMERKUNG
............................................................................
286
10
AGGREGATION
VON
DATEN
UND
GRUPPENOPERATIONEN
.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
287
10.1
GROUPBY-MECHANISMEN
....................................................................
288
ITERATION
UEBER
GRUPPEN
..............................................................
291
AUSWAEHLEN
EINER
SPALTE
ODER
EINER
TEILMENGE
VON
SPALTEN
.........................................................................................
293
GRUPPIEREN
MIT
DICTIONARYS
UND
SERIES
.....................................
293
GRUPPIEREN
MIT
FUNKTIONEN
.....................................................
295
GRUPPIEREN
NACH
EBENEN
EINES
INDEX
......................................
295
10.2
AGGREGATION
VON
DATEN
......................................................................
296
SPALTENWEISE
UND
MEHRFACHE
ANWENDUNG
VON
FUNKTIONEN
.................................................................................
298
AGGREGIERTE
DATEN
OHNE
ZEILENINDIZES
ZURUECKGEBEN
...............
301
10.3
APPLY:
ALLGEMEINE
OPERATIONEN
VOM
TYP
SPLIT-APPLY-COMBINE
..........................................................................
302
UNTERDRUECKEN
DER
GRUPPENSCHLUESSEL
........................................
304
ANALYSE
VON
QUANTILEN
UND
GROESSENKLASSEN
............................
305
BEISPIEL:
FEHLENDE
DATEN
MIT
GRUPPENSPEZIFISCHEN
WERTEN
AUFFUELLEN
.......................................................................................
306
BEISPIEL:
ZUFAELLIGE
STICHPROBEN
UND
PERMUTATION
...................
308
BEISPIEL:
GEWICHTETER MITTELWERT
FUER
GRUPPEN
UND
KORRELATION
...................................................................................
310
BEISPIEL:
GRUPPENWEISE
LINEARE
REGRESSION
..............................
312
10.4
PIVOT-TABELLEN
UND
KREUZTABELLIERUNG
.............................................
312
KREUZTABELLEN
............................................................................
315
10.5
SCHLUSSBEMERKUNG
............................................................................
316
11
ZEITREIHEN
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . .
317
11.1
DATENTYPEN
UND
WERKZEUGE
FUER
DATUM
UND
ZEIT
..........................
318
KONVERTIEREN
ZWISCHEN
STRING
UND
DATETIME
............................
319
11.2
GRUNDLAGEN
VON
ZEITREIHEN
..............................................................
322
INDIZIEREN,
AUSWAEHLEN
UND
UNTERMENGEN
BILDEN
...................
323
ZEITREIHEN
MIT
DOPPELTEN
INDIZES
.............................................
326
11.3
DATUMSBEREICHE,
FREQUENZEN
UND
VERSCHIEBUNGEN
....................
327
ERZEUGEN
VON
DATUMSBEREICHEN
...............................................
328
FREQUENZEN
UND
OFFSETS
VON
KALENDERDATEN
............................
330
VERSCHIEBEN
VON
DATUMSANGABEN
(VORLAUF
UND
VERZOEGERUNG)
............................................................................
332
11.4
BERUECKSICHTIGUNG
VON
ZEITZONEN
.....................................................
335
LOKALISIEREN
UND
KONVERTIEREN
VON
ZEITZONEN
........................
335
OPERATIONEN
MIT
ZEITSTEMPELN
BEI
ZUGEORDNETER
ZEITZONE
.
.
.
338
OPERATIONEN
ZWISCHEN
UNTERSCHIEDLICHEN
ZEITZONEN
.............
339
11.5
PERIODEN
UND
ARITHMETIK
VON
PERIODEN
..........................................
339
UMWANDLUNG
DER
FREQUENZ
VON
PERIODEN
..............................
340
QUARTALSWEISE
PERIODEN
............................................................
342
ZEITSTEMPEL
ZU
PERIODEN
KONVERTIEREN
(UND
ZURUECK)
.............
344
ERSTELLEN
EINES
PERIODLNDEX
AUS
ARRAYS
....................................
345
11.6
RESAMPLING
UND
KONVERTIEREN
VON
FREQUENZEN
..............................
347
DOWNSAMPLING
..........................................................................
349
UPSAMPLING
UND
INTERPOLATION
.................................................
352
RESAMPLING
MIT
PERIODEN
.........................................................
353
11.7
FUNKTIONEN
MIT
GLEITENDEN
FENSTERN
...............................................
354
EXPONENTIELL
GEWICHTETE
FUNKTIONEN
......................................
358
BINAERE
FUNKTIONEN
MIT
GLEITENDEM
FENSTER
..............................
359
BENUTZERDEFINIERTE
FUNKTIONEN
MIT
GLEITENDEN
FENSTERN
....
360
11.8
SCHLUSSBEMERKUNG
............................................................................
361
12
PANDAS
FUER
FORTGESCHRITTENE
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
363
12.1
KATEGORISCHE
DATEN
..........................................................................
363
HINTERGRUND
UND
MOTIVATION
...................................................
363
DER TYP
CATEGORICAL
IN
PANDAS
.................................................
365
BERECHNUNGEN
MIT
CATEGORICALS
...............................................
367
KATEGORISCHE
METHODEN
...........................................................
370
12.2
ERWEITERTER
EINSATZ
VON
GROUPBY
...................................................
372
GRUPPENTRANSFORMATIONEN
UND
AUSGEPACKTE
GROUPBYS
.
.
.
373
GRUPPIERTES
ZEIT-RESAMPLING
...................................................
376
12.3
TECHNIKEN
FUER
DIE
VERKETTUNG
VON
METHODEN
................................
378
DIE
METHODE
PIPE
......................................................................
380
12.4
SCHLUSSBEMERKUNG
............................................................................
380
13
EINFUEHRUNG
IN
MODELLIERUNGSBIBLIOTHEKEN
IN
PYTHON
.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
383
13.1
DIE
KOPPLUNG
ZWISCHEN
PANDAS
UND
DEM
MODELLCODE
..................
383
13.2
MODELLBESCHREIBUNGEN
MIT
PATSY
HERSTELLEN
....................................
386
DATENTRANSFORMATIONEN
IN
PATSY-FORMELN
................................
389
KATEGORISCHE
DATEN
UND
PATSY
...................................................
390
13.3
EINFUEHRUNGINSTATSMODELS
................................................................
393
LINEARE
MODELLE
SCHAETZEN
.........................................................
393
ZEITREIHENPROZESSE
SCHAETZEN
.....................................................
396
13.4
EINFUEHRUNG
IN
SCIKIT-LEARN
..................................................................
397
13.5
IHRE
AUSBILDUNG
FORTSETZEN
................................................................
401
14
BEISPIELE
AUS
DER
DATENANALYSE
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . .
403
14.1
L.USA.GOV-DATEN
VON
BITLY
..............................................................
403
ZAEHLEN
VON
ZEITZONEN
IN
REINEM
PYTHON
..................................
404
ZEITZONEN
MIT
PANDAS
ZAEHLEN
.....................................................
406
14.2
MOVIELENS-LM-DATENSATZ
................................................................
413
MESSEN
VON
UNTERSCHIEDEN
IN
DER
BEWERTUNG
.........................
418
14.3
US-BABYNAMEN
VON
1880-2010
.......................................................
419
NAMENSTRENDS
ANALYSIEREN
.........................................................
424
14.4
DIE
USDA-NAHRUNGSMITTELDATENBANK
.............................................
433
14.5
DATENBANK
DES
US-WAHLAUSSCHUSSES
VON
2012
..............................
439
SPENDENSTATISTIK
NACH
BERUF
UND
ARBEITGEBER
.........................
441
SPENDEN
DER
GROESSE
NACH
KLASSIFIZIEREN
....................................
444
SPENDENSTATISTIK
NACH
BUNDESSTAAT
..........................................
446
14.6
SCHLUSSBEMERKUNG
............................................................................
447
A
NUMPY
FUER
FORTGESCHRITTENE
.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . .
449
A.L
INTERNA
DES
NDARRAY-OBJEKTS
............................................................
449
DIE
DTYPE-HIERARCHIE
IN
NUMPY
...............................................
450
A.2
FORTGESCHRITTENE
MANIPULATION
VON
ARRAYS
...................................
451
ARRAYS
UMFORMEN
........................................................................
452
ANORDNUNG
VON
ARRAYS
IN
C
UND
FORTRAN
................................
454
ARRAYS
VERKETTEN
UND
AUFSPALTEN
...............................................
454
WIEDERHOLEN
VON
ELEMENTEN:
TILE
UND
REPEAT
.........................
457
ALTERNATIVEN
ZUM
FANCY
INDEXING:
TAKE
UND
PUT
.....................
459
A.3
BROADCASTING
.....................................................................................
460
BROADCASTING
UEBER
ANDERE
ACHSEN
............................................
462
WERTE
VON
ARRAYS
DURCH
BROADCASTING
SETZEN
.........................
465
A.4
FORTGESCHRITTENE
NUTZUNG
VON
UFUNCS
............................................
465
INSTANZMETHODEN
VON
UFUNC
.....................................................
466
NEUE
UFUNCS
IN
PYTHON
SCHREIBEN
.............................................
468
A.5
STRUKTURIERTE
UND
RECORD-ARRAYS
....................................................
469
GESCHACHTELTE
DTYPES
UND
MEHRDIMENSIONALE
FELDER
.............
469
WARUM
SOLLTE
MAN
STRUKTURIERTE
ARRAYS
VERWENDEN?
.............
470
A.6
MEHR
ZUM
THEMA
SORTIEREN
.............................................................
471
INDIREKTES
SORTIEREN:
ARGSORT
UND
LEXSORT
................................
472
ALTERNATIVE
SORTIERALGORITHMEN
.................................................
474
ARRAYS
TEILWEISE
SORTIEREN
.........................................................
474
NUMPY.SEARCHSORTED:
ELEMENTE
IN
EINEM
SORTIERTEN
ARRAY
FINDEN
.........................................................................................
475
A.7
SCHNELLE
NUMPY-FUNKTIONEN
MIT
NUMBA
SCHREIBEN
.....................
476
EIGENE
NUMPY.UFUNC-OBJEKTE
MIT
NUMBA
HERSTELLEN
............. 478
A.8
EIN-
UND
AUSGABE
VON
ARRAYS
FUER
FORTGESCHRITTENE
.......................
478
MEMORY-MAPPED
DATEIEN
.........................................................
478
HDF5
UND
WEITERE
MOEGLICHKEITEN
ZUM
SPEICHERN
VON
ARRAYS
.........................................................................................
480
A.
9
TIPPS
FUER
EINE
HOEHERE
LEISTUNG
.......................................................
480
DIE
BEDEUTUNG
DES
ZUSAMMENHAENGENDEN
SPEICHERS
.............
480
B
MEHR
ZUM
IPYTHON-SYSTEM
.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
483
B.
L
DIE
BEFEHLSHISTORIE
BENUTZEN
...........................................................
483
DIE
BEFEHLSHISTORIE
DURCHSUCHEN
UND
WIEDERVERWENDEN
....
483
EINGABE-
UND
AUSGABEVARIABLEN
...............................................
484
B.2
MIT
DEM
BETRIEBSSYSTEM
INTERAGIEREN
............................................
485
SHELL-BEFEHLE
UND
-ALIASE
.........................................................
486
DAS
VERZEICHNIS-BOOKMARK-SYSTEM
........................................
487
B.3
WERKZEUGE
ZUR
SOFTWAREENTWICKLUNG
............................................
487
INTERAKTIVER
DEBUGGER
................................................................
488
ZEITMESSUNG
BEI
CODE:
%TIME
UND
%TIMEIT
............................
492
GRUNDLEGENDE
PROFILIERUNG:
%PRUN
AND
%RUN
-P
...................
494
EINE
FUNKTION
ZEILE
FUER
ZEILE
PROFILIEREN
................................
496
B.4
TIPPS
FUER
EINE
PRODUKTIVE
CODEENTWICKLUNG
MIT
IPYTHON
............ 498
MODULABHAENGIGKEITEN
NEU
LADEN
.............................................
499
TIPPS
FUER
DAS
CODEDESIGN
.........................................................
499
B.5
FORTGESCHRITTENE
IPYTHON-FUNKTIONEN
............................................
501
IHRE
EIGENEN
KLASSEN
IPYTHON-FREUNDLICH
GESTALTEN
.................
501
PROFILE
UND
KONFIGURATION
.........................................................
502
B.6
SCHLUSSBEMERKUNG
............................................................................
503
INDEX
505
|
any_adam_object | 1 |
author | McKinney, Wes 1985- |
author2 | Rother, Kristian 1977- Tismer, Christian Lichtenberg, Kathrin ca. 20. Jh |
author2_role | trl trl trl |
author2_variant | k r kr c t ct k l kl |
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author_sort | McKinney, Wes 1985- |
author_variant | w m wm |
building | Verbundindex |
bvnumber | BV045191800 |
classification_rvk | ST 510 ST 250 |
classification_tum | DAT 366f |
ctrlnum | (OCoLC)1061552955 (DE-599)DNB1165334224 |
discipline | Informatik |
edition | 2. Auflage |
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