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Zweigstelle: Onleihe Hessen	Gruppe:	Lesewelt:	Stockwerk:	Status: Zum Downloaden	Vorbestellungen: 0	Frist:

Numerisches Python  Grundlagen der L”sung numerischer Probleme mit Python  Verarbeitung groáer Datenmengen ("Big Data") mit NumPy, wie sie beispielsweise im maschinellen Lernen Anwendung finden  Zielgruppe sind Personen, die in der Wissenschaft, im Ingenieurwesen und in der Datenanalyse t„tig sind  Datenvisualisierung mit Matplotlib  Ideal zum Umstieg von Matlab auf Python In 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 schlieát mit dem File-Handling von Daten. AUS DEM INHALT // NumPy: Numerische Operationen auf mehrdimensionalen Arrays/Broadcasting/Ufuncs Matplotlib: Diskrete und kontinuierliche Graphen/Balken- und S„ulendiagramme/Histogramme/Konturplots Pandas: Series/DataFrames/Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel- und csv-Dateien/Umgang mit unvollst„ndigen Daten/Datenvisualisierung/Zeitserien

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