Numerisches Python

- Python-Bibliotheken für numerische Anwendungen: NumPy, Matplotlib und Pandas Effiziente Verarbeitung großer Datenmengen auch relevant für maschinelles Lernen Daten visualisieren und analysieren mit Matplotlib und Pandas Praxisbeispiele aus Wissenschaft, Ingenieurwesen, Finanzen und Bildverarbeitung Umfassend erweiterte 3. Auflage mehr Umfang, neue Praxisanwendungen und farbig gestaltete DataFrames Ihr exklusiver Vorteil: EBook inklusive beim Kauf des gedruckten Buches Dieses Buch vermittelt die Python-Grundlagen zur Bearbeitung numerischer Probleme in den Bereichen Data Science und Maschinelles Lernen. Im ersten Teil steht NumPy als Basis der numerischen Programmierung im Mittelpunkt: Arrays als zentraler Datentyp, numerische Operationen, Broadcasting und Ufuncs werden ebenso behandelt wie Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, boolesche Maskierung und Dateiverarbeitung. Der zweite Teil widmet sich der Datenvisualisierung mit Matplotlib - von den grundlegenden Konzepten bis hin zu Linien-, Balken-, Histogramm- und Konturplots. Im dritten Teil geht es um Pandas mit Series und DataFrames, den Import und Export von Excel-, CSV- und JSON-Dateien, den Umgang mit fehlenden Daten sowie die Möglichkeiten der Visualisierung direkt in Pandas. Der vierte Teil bietet praxisnahe Anwendungen, darunter ein Haushaltsbuch, eine Einnahmen-Überschuss-Rechnung und eine Einführung in die Bildverarbeitung. Abgerundet wird das Buch durch einen fünften Teil mit den Lösungen zu den zahlreichen Übungsaufgaben, die fast jedes der 33 Kapitel begleiten. AUS DEM INHALT // Numerische Operationen mit Arrays, Broadcasting und Ufuncs Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung mit NumPy Dateiverarbeitung und FileHandling Diagramme mit Matplotlib: Linien, Balken, Histogramme, Konturplots Arbeiten mit Series und DataFrames Import und Export von Excel, CSV und JSONDateien Umgang mit fehlenden Werten (NaN) und Visualisierung mit Pandas Praxisbeispiele: Bildverarbeitung, Haushaltsbuch und EinnahmenÜberschussRechnung Übungen zu fast allen Kapiteln mit ausführlichen Lösungen

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