Your email was sent successfully. Check your inbox.

An error occurred while sending the email. Please try again.

Proceed reservation?

Export
  • 1
    UID:
    almahu_BV044752571
    Format: XIII, 357 Seiten : , Illustrationen, Diagramme.
    ISBN: 978-3-446-45076-9 , 3-446-45076-9
    Content: In diesem Buch stehen die numerischen Verfahren im Fokus, die im Gebiet »Data Science« und »Maschinelles Lernen« besonders benötigt werden. Python gehört zu den wichtigsten und am häufigsten benutzten Sprachen in diesem Gebiet und wird in Kombination mit seinen Modulen NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas häufiger verwendet als Matlab und R. Der erste Teil des Buchs enthält eine kompakte Einführung in Python, eine ideale Zusammenfassung für diejenigen, die Python bereits kennen oder mit dem Buch »Einführung 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 schließt mit dem File-Handling von Daten.
    Note: Auf dem Cover: "Extra: E-Book inside"
    Additional Edition: Elektronische Reproduktion ISBN 9783446453630
    Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe ISBN 978-3-446-45363-0
    Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe, EPUB ISBN 978-3-446-46161-1
    Language: German
    Subjects: Computer Science
    RVK:
    RVK:
    RVK:
    Keywords: Python ; NumPy ; Matplotlib ; pandas ; Python 3.7 ; Programmierung ; Einführung
    Author information: Klein, Bernd.
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
    BibTip Others were also interested in ...
Close ⊗
This website uses cookies and the analysis tool Matomo. Further information can be found on the KOBV privacy pages