
Numerisches Python
Arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas
Bernd Klein(Autor*in)
Hanser (Verlag)
1. Auflage
Erschienen am 11. Juni 2019
Buch
Mixed media Artikel
373 Seiten
978-3-446-45076-9 (ISBN)
Artikel ist vergriffen; siehe Neuauflage
Beschreibung
Numerisches Python
Grundlagen der Lösung numerischer Probleme mit Python
Verarbeitung großer 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
tätig 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 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.
AUS DEM INHALT //
NumPy:
Numerische Operationen auf mehrdimensionalen Arrays/Broadcasting/Ufuncs
Matplotlib:
Diskrete und kontinuierliche Graphen/Balken- und Säulendiagramme/Histogramme/Konturplots
Pandas:
Series/DataFrames/Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel- und csv-Dateien/Umgang mit unvollständigen Daten/Datenvisualisierung/Zeitserien
EXTRA: E-Book inside. Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.
Grundlagen der Lösung numerischer Probleme mit Python
Verarbeitung großer 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
tätig 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 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.
AUS DEM INHALT //
NumPy:
Numerische Operationen auf mehrdimensionalen Arrays/Broadcasting/Ufuncs
Matplotlib:
Diskrete und kontinuierliche Graphen/Balken- und Säulendiagramme/Histogramme/Konturplots
Pandas:
Series/DataFrames/Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel- und csv-Dateien/Umgang mit unvollständigen Daten/Datenvisualisierung/Zeitserien
EXTRA: E-Book inside. Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.
Rezensionen / Stimmen
"Im Fokus stehen numerische Verfahren, die für Data Science und maschinelles Lernen benötigt werden. Genutzt werden Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy und Matplotlib. Inklusive kompakter Einführung in Python." dotnetpro, September 2019Weitere Details
Sprache
Deutsch
Verlagsort
München
Deutschland
Maße
Höhe: 24.5 cm
Breite: 17.8 cm
Dicke: 2.5 cm
Gewicht
796 gr
ISBN-13
978-3-446-45076-9 (9783446450769)
Schweitzer Klassifikation
Weitere Ausgaben
Nachauflagen

Buch
11/2025
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Hanser
39,99 €
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2. Auflage
Hanser
29,99 €
Artikel ist vergriffen; siehe Neuauflage
Person
Autor*in
Der Diplom-Informatiker Bernd Klein genießt internationales Ansehen als Python-Dozent. Bisher hat er über 500 Python-Kurse in Firmen, Forschungsinstituten und Lehraufträgen von Universitäten in Deutschland, Frankreich, der Schweiz, Österreich, den Niederlanden, Luxemburg, Rumänien und Kanada durchgeführt. Er ist Gründer und Inhaber des Schulungsanbieters Bodenseo. Große Aufmerksamkeit finden seine Python-Webseiten www.python-kurs.eu und www.python-course.eu mit jährlich über 6 Millionen Besuchenden.
The computer scientist Bernd Klein enjoys an international reputation as a Python lecturer. To date, he has conducted over 500 Python courses in companies, research institutes and teaching positions at universities in Germany, France, Switzerland, Austria, the Netherlands, Luxembourg, Romania and Canada. He is the founder and owner of the training provider Bodenseo. His Python websites www.python-kurs.eu and www.python-course.eu attract a lot of attention with over 6 million visitors every year.
ISNI: 0000 0004 3497 9608
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