Numerisches Python

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Dieses Buch konzentriert sich auf numerische Verfahren, die in den Bereichen Data Science und Maschinelles Lernen besonders wichtig sind. Python hat sich als eine der führenden Programmiersprachen etabliert und wird häufig zusammen mit den Modulen NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas verwendet, oft sogar bevorzugt gegenüber Matlab und R. Der erste Teil bietet eine kompakte Einführung in Python, ideal für Leser mit Vorkenntnissen oder für diejenigen, die das Buch „Einführung in Python 3“ von Bernd Klein genutzt haben. Der zweite Teil behandelt intensiv NumPy, beginnend mit dem Aufbau und der Arbeit mit NumPy-Arrays sowie dem dtype-Datentyp. Es folgen Kapitel über numerische Operationen, Broadcasting und Ufuncs. Auch statistische Fragestellungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung werden behandelt, ebenso wie die Boolesche Maskierung und Indizierung von NumPy-Arrays. Der Abschnitt über NumPy endet mit dem File-Handling von Daten. Weitere Themen sind die Datenvisualisierung mit Matplotlib, einschließlich diskreter und kontinuierlicher Graphen, Balken- und Säulendiagrammen sowie Histogrammen. Der Pandas-Bereich umfasst Series und DataFrames, das Lesen und Bearbeiten von Excel- und CSV-Dateien sowie den Umgang mit unvollständigen Daten. Ein E-Book ist ebenfalls enthalten, mit spezifischen Systemvoraussetzungen.