Numeric 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: E-Book 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 File-Handling - Diagramme mit Matplotlib: Linien, Balken, Histogramme, Konturplots - Arbeiten mit Series und DataFrames - Import und Export von Excel-, CSV- und JSON-Dateien - Umgang mit fehlenden Werten (NaN) und Visualisierung mit Pandas - Praxisbeispiele: Bildverarbeitung, Haushaltsbuch und Einnahmen-Überschuss-Rechnung - Übungen zu fast allen Kapiteln mit ausführlichen Lösungen

- Erweitern Sie Ihre Programmierfähigkeiten in Python - Erhöhen Sie mittels funktionaler Programmierung die Qualität Ihres Codes - Lernen Sie anhand zahlreicher praxisbezogener Übungsaufgaben - Mit Beispielen und Lösungen aus dem Buch auf der begleitenden Website - Vermeiden Sie Nebenwirkungen durch den Einsatz reiner Funktionen - Einführung in höherwertige Funktionen zur Steigerung der Programmier-Effizienz - Optimieren Sie Ihre Codes durch Lazy Evaluation und Generatoren - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inklusive beim Kauf des gedruckten Buches Das Buch bietet zahlreiche Vorteile für alle, die ihre Programmierkenntnisse vertiefen möchten. Es vermittelt grundlegende Konzepte wie Funktionen als erste Klasse Bürger, Unveränderlichkeit, Funktionskomposition und Funktionen höherer Ordnung. Dabei fördert es einen deklarativen Programmierstil, der die Skalierbarkeit von Anwendungen erleichtert und durch den Einsatz von Funktionen ohne Seiteneffekte die Codequalität verbessert. Zudem werden höhere Abstraktionen wie Dekoratoren, Generatoren, Closures, Memoisation und Currying ausführlich erklärt. Durch praxisnahe Beispiele und Übungen mit Lösungen wird die Anwendung dieser Konzepte deutlich erleichtert. Darüber hinaus behandelt das Buch auch die funktionale Emulation von OOP-Konzepten, was besonders bei komplexen Anwendungen von Nutzen ist. Insgesamt hilft es dabei, das Verständnis für diese fortgeschrittenen Themen zu vertiefen und die Programmierfähigkeiten in verschiedenen Kontexten effektiv anzuwenden. AUS DEM INHALT // - Einführung in Python unter funktionalen Aspekten - Collections-Modul - Dataclasses und Pattern Matching - Funktionen höherer Ordnung - Dekoratoren _ Memoisation - Closures - Komposition von Funktionen - Currying in Python - Funktionale Emulation von OOP-Konzepten - Generatoren und Iteratoren - Iteratoren der Standardbibliothek - Das Modul itertools