Numerisches Python

- Grundlagen zur Lösung numerischer Probleme mit Python - Verarbeitung großer Datenmengen mit NumPy, z. B. im maschinellen Lernen - Datenvisualisierung mit Matplotlib - Ideal für Personen aus Wissenschaft, Ingenieurwesen und Datenanalyse - Ideal zum Umstieg von Matlab auf Python - Einführung anhand vieler Beispiele und Praxisfälle sowie Musterlösungen - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Dieses Buch vermittelt die Python-Grundlagen zur Lösung numerischer Probleme aus den Gebieten Data Science und Maschinelles Lernen. Im ersten Teil geht es um NumPy als Basis der numerischen Programmierung mit Python. Eingehend behandelt werden Arrays als zentraler Datentyp für alles, Numerische Operationen, Broadcasting und Ufuncs. Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung ist ein eigenes Kapitel gewidmet, ebenso wie Boolscher Maskierung und File-Handling. Die Datenvisualisierung mit Matplotlib bildet den Schwerpunkt des zweiten Teils. Zunächst geht es um die Begrifflichkeit von Matplotlib. Behandelt werden Linien-, Balkendiagramme, Histogramme und Konturplots. Der dritte Teil dreht sich um Pandas mit seinen Series und DataFrames. Behandelt wird auch der Umgang mit verschiedensten Dateiformaten wie Excel, CSV und JSON sowie mit unvollständigen Daten und NaN. Aufgezeigt werden die Möglichkeiten der Datenvisualisierung direkt mit Pandas. Der vierte Teil bietet Beispielanwendungen des erlernten Stoffes, wie z.B. ein Haushaltsbuch und eine praxistaugliche Einnahmeüberschussrechnung. Auch findet sich hier eine Einführung in Bildverarbeitungstechniken. Fast jedes der 32 Kapitel enthält zusätzliche Übungen zum Erproben und Vertiefen des Erlernten, die zugehörigen Lösungen sind im fünften Teil zusammengefasst. AUS DEM INHALT // NumPy Numerische Operationen auf mehrdimensionalen Arrays Broadcasting und Ufuncs Matplotlib: Diskrete und kontinuierliche Graphen Balken- und Säulendiagramme, Histogramme, Konturplots Pandas: Series und DataFrames Arbeiten mit Excel-, csv- und JSON-Dateien Unvollständige Daten (NaN) Datenvisualisierung Praxisbeispiele: Bildverarbeitung Haushaltsbuch und Einnahmeüberschussrechnung

Autorentext
Der Diplom-Informatiker Bernd Klein genießt internationales Ansehen als Python-Dozent. Bisher hat er über 500 Python-Kurse in Firmen, Forschungsinstituten und Lehraufträgen von Universitäten in Deutschland, Frankreich, der Schweiz, Österreich, den Niederlanden, Luxemburg, Rumänien und Kanada durchgeführt. Er ist Gründer und Inhaber des Schulungsanbieters Bodenseo. Große Aufmerksamkeit finden seine Python-Webseiten www.python-kurs.eu und www.python-course.eu mit jährlich über 6 Millionen Besuchenden. The computer scientist Bernd Klein enjoys an international reputation as a Python lecturer. To date, he has conducted over 500 Python courses in companies, research institutes and teaching positions at universities in Germany, France, Switzerland, Austria, the Netherlands, Luxembourg, Romania and Canada. He is the founder and owner of the training provider Bodenseo. His Python websites www.python-kurs.eu and www.python-course.eu attract a lot of attention with over 6 million visitors every year.

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