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  • 1
    UID:
    almafu_BV045440056
    Umfang: xxiii, 700 Seiten : , Illustrationen, Diagramme ; , 254 mm.
    Ausgabe: Second edition
    ISBN: 978-1-4842-4245-2
    Serie: For professionals by professionals
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Online-Ausgabe ISBN 978-1-4842-4246-9
    Sprache: Englisch
    Fachgebiete: Informatik
    RVK:
    RVK:
    RVK:
    Schlagwort(e): Wissenschaftliches Rechnen ; Python
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 2
    UID:
    b3kat_BV045389620
    Umfang: 1 Online-Ressource (XXIII, 700 Seiten) , Illustrationen
    Ausgabe: Second edition
    ISBN: 9781484242469
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-1-4842-4245-2
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-1-4842-4247-6
    Sprache: Englisch
    Fachgebiete: Informatik
    RVK:
    RVK:
    RVK:
    Schlagwort(e): Wissenschaftliches Rechnen ; Python
    URL: Volltext  (URL des Erstveröffentlichers)
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 3
    UID:
    almafu_9959013957602883
    Umfang: 1 online resource (709 pages)
    Ausgabe: 2nd ed. 2019.
    ISBN: 9781484242469 , 1484242467
    Inhalt: Leverage the numerical and mathematical modules in Python and its standard library as well as popular open source numerical Python packages like NumPy, SciPy, FiPy, matplotlib and more. This fully revised edition, updated with the latest details of each package and changes to Jupyter projects, demonstrates how to numerically compute solutions and mathematically model applications in big data, cloud computing, financial engineering, business management and more. Numerical Python, Second Edition, presents many brand-new case study examples of applications in data science and statistics using Python, along with extensions to many previous examples. Each of these demonstrates the power of Python for rapid development and exploratory computing due to its simple and high-level syntax and multiple options for data analysis. After reading this book, readers will be familiar with many computing techniques including array-based and symbolic computing, visualization and numerical file I/O, equation solving, optimization, interpolation and integration, and domain-specific computational problems, such as differential equation solving, data analysis, statistical modeling and machine learning.
    Anmerkung: 1. Introduction to Computing with Python -- 2. Vectors, Matrices and Multidimensional Arrays -- 3. Symbolic Computing -- 4. Plotting and Visualization -- 5. Equation Solving -- 6. Optimization -- 7. Interpolation -- 8. Integration -- 9. Ordinary Differential Equations -- 10. Sparse Matrices and Graphs -- 11. Partial Differential Equations -- 12. Data Processing and Analysis -- 13. Statistics -- 14. Statistical Modeling -- 15. Machine Learning -- 16. Bayesian Statistics -- 17. Signal and Image Processing -- 18. Data Input and Output -- 19. Code Optimization.
    Weitere Ausg.: ISBN 9781484242452
    Weitere Ausg.: ISBN 1484242459
    Sprache: Englisch
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 4
    UID:
    almahu_9948104405802882
    Umfang: XXIII, 700 p. 168 illus., 63 illus. in color. , online resource.
    Ausgabe: 2nd ed.
    ISBN: 9781484242469
    Inhalt: Leverage the numerical and mathematical modules in Python and its standard library as well as popular open source numerical Python packages like NumPy, SciPy, FiPy, matplotlib and more. This fully revised edition, updated with the latest details of each package and changes to Jupyter projects, demonstrates how to numerically compute solutions and mathematically model applications in big data, cloud computing, financial engineering, business management and more. Numerical Python, Second Edition, presents many brand-new case study examples of applications in data science and statistics using Python, along with extensions to many previous examples. Each of these demonstrates the power of Python for rapid development and exploratory computing due to its simple and high-level syntax and multiple options for data analysis. After reading this book, readers will be familiar with many computing techniques including array-based and symbolic computing, visualization and numerical file I/O, equation solving, optimization, interpolation and integration, and domain-specific computational problems, such as differential equation solving, data analysis, statistical modeling and machine learning.
    Anmerkung: 1. Introduction to Computing with Python -- 2. Vectors, Matrices and Multidimensional Arrays -- 3. Symbolic Computing -- 4. Plotting and Visualization -- 5. Equation Solving -- 6. Optimization -- 7. Interpolation -- 8. Integration -- 9. Ordinary Differential Equations -- 10. Sparse Matrices and Graphs -- 11. Partial Differential Equations -- 12. Data Processing and Analysis -- 13. Statistics -- 14. Statistical Modeling -- 15. Machine Learning -- 16. Bayesian Statistics -- 17. Signal and Image Processing -- 18. Data Input and Output -- 19. Code Optimization.
    In: Springer eBooks
    Weitere Ausg.: Printed edition: ISBN 9781484242452
    Weitere Ausg.: Printed edition: ISBN 9781484242476
    Weitere Ausg.: Printed edition: ISBN 9781484246481
    Sprache: Englisch
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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