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Numerisches Python: Numerisches PythonDieses Buch ist für Ingenieure und Wissenschaftler von großem Interesse, die große Datenmengen zu verarbeiten und auch gegebenenfalls zu visualisieren haben.- zur Verarbeitung und Visualisierung von großen Datenmengen- Ersatz des teuren MATLAB durch Python- einzig aktuelles Buch auf dem Markt- inkl. kleiner Einführung in PythonF?r diese Aufgaben wird sehr häufig MATLAB eingesetzt. Viele Firmen und Institute streben danach MATLAB, vor allem wegen seiner hohen Kosten, durch Python, - welches völlig kostenlos und ohne Lizenz-Einschränkungen verfügbar ist, - zu ersetzen. Neben allgemeinen Kenntnissen in Python benötigt man dann jedoch auch Kenntnisse über die umfangreichen Module `Numpy`, `Pandas` und `Matplotlib`, die das Buch vermittelt. Ebook.

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Numerisches Python Dieses Buch ist für Ingenieure und Wissenschaftler von großem Interesse, die große Datenmengen zu verarbeiten und auch gegebenenfalls zu visualisieren haben. - zur Verarbeitung und Visualisierung von großen Datenmengen - Ersatz des teuren MATLAB durch Python - einzig aktuelles Buch auf dem Markt - inkl. kleiner Einführung in Python Für diese Aufgaben wird sehr häufig MATLAB eingesetzt. Viel Firmen und Institute streben danach MATLAB, vor allem wegen seiner hohen Kosten, durch Numerisches Python Dieses Buch ist für Ingenieure und Wissenschaftler von großem Interesse, die große Datenmengen zu verarbeiten und auch gegebenenfalls zu visualisieren haben. - zur Verarbeitung und Visualisierung von großen Datenmengen - Ersatz des teuren MATLAB durch Python - einzig aktuelles Buch auf dem Markt - inkl. kleiner Einführung in Python Für diese Aufgaben wird sehr häufig MATLAB eingesetzt. Viel Firmen und Institute streben danach MATLAB, vor allem wegen seiner hohen Kosten, durch Python, - welches völlig kostenlos und ohne Lizenz-Einschränkungen verfügbar ist, - zu ersetzen. Neben allgemeinen Kenntnissen in Python benötigt man dann jedoch auch Kenntnisse über die umfangreichen Module ´´Numpy´´, ´´Pandas´´ und ´´Matplotlib´´, die das Buch vermittelt. Lieferzeit 1-2 Werktage.

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, eBooks.

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Numerisches Python: 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 Datenanalysetätig sind.Datenvisualisierung mit Matplotlib.Ideal zum Umstieg von Matlab auf PythonIn 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/UfuncsMatplotlib:Diskrete und kontinuierliche Graphen/Balken- und Säulendiagramme/Histogramme/KonturplotsPandas:Series/DataFrames/Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel- und csv-Dateien/Umgang mit unvollständigen Daten/Datenvisualisierung/Zeitserien, Ebook.

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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 Datenanalysetätig sind. Datenvisualisierung mit Matplotlib. Ideal zum Umstieg von Matlab auf PythonIn 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/UfuncsMatplotlib:Diskrete und kontinuierliche Graphen/Balken- und Säulendiagramme/Histogramme/KonturplotsPandas:Series/DataFrames/Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel- und csv-Dateien/Umgang mit unvollständigen Daten/Datenvisualisierung/ZeitserienEXTRA: E-Book inside. Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions. von Klein, Bernd, Neu.

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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. Set mit diversen Artikeln, 11.06.2019.

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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, Kindle Ausgabe, Format: Kindle eBook, Label: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, Produktgruppe: eBooks, Publiziert: 2019-07-08, Freigegeben: 2019-07-08, Studio: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, Verkaufsrang: 228413.

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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 Datenanalysetätig sind- Datenvisualisierung mit Matplotlib- Ideal zum Umstieg von Matlab auf PythonIn 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 zentraleThema 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/UfuncsMatplotlib:Diskrete und kontinuierliche Graphen/Balken- und Säulendiagramme/Histogramme/KonturplotsPandas:Series/DataFrames/Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel- und csv-Dateien/Umgang mit unvollständigen Daten/Datenvisualisierung/ZeitserienEXTRA: E-Book inside. k inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.

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Gebundene Ausgabe, Label: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, Produktgruppe: Book, Publiziert: 2018-06-11, Freigegeben: 2018-06-11, Studio: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, Verkaufsrang: 712831.

Numerisches Python ab 23.99 € als pdf eBook: Arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas. Aus dem Bereich: eBooks, Belletristik, Erzählungen,.