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Numerisches Python
arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas
Verfasser:
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Klein, Bernd
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Verfasserangabe:
Bernd Klein
Medienkennzeichen:
Sachgruppe EDV
Jahr:
2019
Verlag:
München, Hanser
Zweigstelle | Status | Frist | Vorbestellungen | MEKZ | Signatur |
Zweigstelle:
Obergeschoss
|
Status:
Verfügbar
|
Frist:
|
Vorbestellungen:
0
|
MEKZ:
Sachgruppe EDV
|
Signatur:
EDV 440 Pyt
|
Umfassende verständliche Einführung in Python und die wichtigsten Bibliotheken (NumPy, Pandas und Matplotlib) - anzuwenden für effiziente Lösungen komplexer numerischer Probleme in Statistik, Data Science und maschinellem Lernen (KI). Python-Grundkenntnisse hilfreich, aber nicht notwendig.
Es gibt einige Einführungen in Python und die im Bereich von maschinellem Lernen und Data Science häufig genutzten Zusatzbibliotheken ("Module") wie NumPy, Pandas und Matplotlib (z.B. J. VanderPlas: ID-G 4/18), die aber im Vergleich zum vorliegenden Buch deutlich weniger empfehlenswert sind weil: Das vorliegende Buch besticht durch die Klarheit der Darstellung der zentralen Features der Sprache Python und leitet zielgerichtet zu den Vorzügen dieser Sprache für komplexe numerische Aufgabenstellungen aus Mathematik, Statistik, maschinellem Lernen und Data Science ganz allgemein bzgl. Effizienz und Performance (z.B. Klasse Integer mit sehr großem Wertebereich, Listen und Dictionaries). NumPy bietet effiziente Array-Strukturen (flexibel durch einfache Verringerung oder Erhöhung der Zahl der Dimensionen etc.) für maschinelles Lernen, Pandas bearbeitet große Dateien und Matplotlib stellt komplexe Datenstrukturen einfach grafisch dar - alles sehr klar beschrieben. Als Vorbereitung auf die Lektüre des vorliegenden Buchs empfiehlt der Autor seine "Einführung in Python 3" (ID-B 4/18). (2)
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ISBN:
978-3-446-45076-9
Beschreibung:
XIII, 357 Seiten : Illustrationen
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