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  • Wissenschaftliches Rechnen
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Subjects(RVK)
Keywords
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  • 1
    Online Resource
    Online Resource
    München : Hanser
    UID:
    b3kat_BV048243577
    Format: 1 Online-Ressource (XVI, 448 Seiten) , Illustrationen, Diagramme
    Edition: 2., aktualisierte und erweiterte Auflage
    ISBN: 9783446473669 , 9783446479579
    Content: 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.
    Additional Edition: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-446-47170-2
    Language: German
    Subjects: Computer Science
    RVK:
    RVK:
    RVK:
    Keywords: Python 3.7 ; Programmierung ; Python ; NumPy ; Matplotlib ; pandas ; Wissenschaftliches Rechnen ; Data Science
    URL: Volltext  (URL des Erstveröffentlichers)
    Author information: Klein, Bernd
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 2
    UID:
    b3kat_BV049104226
    Format: XIV, 448 Seiten , Illustrationen, Diagramme , 25 cm
    Edition: 2., aktualisierte und erweiterte Auflage
    ISBN: 9783446471702 , 3446471707
    Content: 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 Begrif ichkeit 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.
    Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe ISBN 978-3-446-47366-9
    Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe, EPUB ISBN 978-3-446-47957-9
    Language: German
    Subjects: Computer Science
    RVK:
    Keywords: Python ; NumPy ; Matplotlib ; pandas ; Wissenschaftliches Rechnen ; Data Science ; Python 3.7 ; Programmierung
    Author information: Klein, Bernd
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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