ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Matematyczny Python. Obliczenia naukowe i analiza danych z użyciem NumPy, SciPy i Matplotlib (ebook)(audiobook)(audiobook)

Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
4.5/6  Opinie: 2
Stron:
544
Druk:
oprawa miękka
3w1 w pakiecie:
     PDF
     ePub
     Mobi

Książka

119,00 zł
77,35 zł

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

Ebook

119,00 zł
59,50 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Nie tylko programiści lubią Pythona. Również naukowcy i analitycy danych coraz częściej korzystają z tego języka, zwłaszcza że przed praktykami obliczeniowymi otwierają się niespotykane możliwości. Rozwój sprzętu, oprogramowania i algorytmów pozwala śmiało wkraczać w nowe obszary zastosowania i tworzyć nowe branże. W dalszym ciągu jednak prowadzenie obliczeń pozostaje dziedziną interdyscyplinarną, wymagającą wiedzy matematycznej i myślenia naukowego. Jeśli chce się wykorzystać do obliczeń nowoczesne technologie, takie jak Python wraz z szerokim ekosystemem bibliotek i rozszerzeń, trzeba też posiadać praktyczne umiejętności programowania.

W tej książce wyczerpująco przedstawiono nowoczesne metody rozwiązywania problemów obliczeniowych z tak różnych dziedzin, jak badania naukowe, inżynieria, finanse czy analiza danych za pomocą Pythona i jego bibliotek. Omówiono również wiele technik, w tym obliczenia oparte na tablicach, obliczenia symboliczne, metody wizualizacji danych, numeryczne operacje wejścia-wyjścia, rozwiązywanie równań, optymalizacja, interpolacja czy całkowanie. Pokazano także, jak rozwiązywać problemy obliczeniowe charakterystyczne dla takich dziedzin jak rozwiązywanie równań różniczkowych, analiza danych, modelowanie statystyczne i uczenie maszynowe. Znalazło się tu też wiele studiów przypadków, ukazujących zastosowanie Pythona w analizie danych i statystyce.

W książce między innymi:

  • wektory i macierze w NumPy
  • wykresy i wizualizacje danych w Matplotlib
  • analiza danych z pandas i SciPy
  • modelowanie statystyczne i uczenie maszynowe z statsmodels i scikit-learn
  • optymalizacja kodu za pomocą Numba i Cython

Python: język, który naukowcy lubią najbardziej!

O autorze

1 Robert Johansson

Dr Robert Johansson jest doświadczonym programistą Pythona. Od ponad dziesięciu lat zajmuje się obliczeniami naukowymi. Współtworzył popularny framework QuTiP do symulacji dynamiki układów kwantowych oraz wiele bibliotek w Pythonie. Jest pasjonatem obliczeń, programowania, a także nauczania i popularyzowania nowatorskich, powtarzalnych i rozszerzalnych metod obliczeniowych.

Zamknij

Wybierz metodę płatności