Numerisches Python

Name: Numerisches Python
Price: 29.99 EUR
Availability: InStock
Author: Bernd Klein
ISBN: 9783446471702

Arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas

Verlag	HANSER Fachbuch
Autor:in	Bernd Klein (3)
Fassung	448 Seiten, Hardcover, 2. Auflage
Erschienen	08/2023
ISBN	978-3-446-47170-2 9783446471702

Buch

€29,99 inkl. MwSt.

Best.-Nr.: HA-47170

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Numerisches Python

Arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas

Verlag:	HANSER Fachbuch
Autor:in	Bernd Klein (3)
Fassung:	448 Seiten, Hardcover, 2. Auflage
Erschienen:	08/2023
ISBN:	978-3-446-47170-2 9783446471702

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Arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas

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Autor:in	Bernd Klein (3)
Fassung:	448 Seiten, Hardcover, 2. Auflage
Erschienen:	08/2023
ISBN:	978-3-446-47170-2 9783446471702
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Maschinelles Lernen und Big Data mit Python

Python hat sich als eine der geeignetsten Programmiersprache im Bereich des maschinellen Lernens und der Verarbeitung von Big Data etabliert. Möglich machen das jedoch erst die Module NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas, die in diesem Buch mit vielen Beispielen, Praxisfällen sowie Musterlösungen ausführlich vorgestellt werden.

Eingehend behandelt werden Arrays als zentraler Datentyp für alles, Numerische Operationen, Broadcasting und Ufuncs. Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung ist ein eigenes Kapitel gewidmet, ebenso wie Boolscher Maskierung und File-Handling.

Die Datenvisualisierung mit Matplotlib bildet den Schwerpunkt des zweiten Teils. Zunächst geht es um die Begrifflichkeit von Matplotlib. Behandelt werden Linien-, Balkendiagramme, Histogramme und Konturplots.

Der dritte Teil dreht sich um Pandas mit seinen Series und DataFrames. Behandelt wird auch der Umgang mit verschiedensten Dateiformaten wie Excel, CSV und JSON sowie mit unvollständigen Daten und NaN. Aufgezeigt werden die Möglichkeiten der Datenvisualisierung direkt mit Pandas.

Der vierte Teil bietet Beispielanwendungen des erlernten Stoffes, wie z.B. ein Haushaltsbuch und eine praxistaugliche Einnahmeüberschussrechnung. Auch findet sich hier eine Einführung in Bildverarbeitungstechniken.

Fast jedes der 32 Kapitel enthält zusätzliche Übungen zum Erproben und Vertiefen des Erlernten, die zugehörigen Lösungen sind im fünften Teil zusammengefasst.

Aus dem Inhalt

Teil 1 – NumPy

Arrays in NumPy erzeugen
Datentyp-Objekt: dtype
Dimensionsänderungen, Konkatenationen, Stapeln
Numerische Operationen auf NumPy-Arrays
Statistik und Wahrscheinlichkeiten
Boolesche Maskierung und Indizierung
Lesen und Schreiben von Daten-Dateien

Teil 2 – Matplotlib

Objekt-Hierarchie
Mehrfache Plots und Doppelachsen
Gridspec in Matplotlib
Achsen- und Skalenteilung
Legenden und Annotationen
Konturplots
Histogramme und Diagramme

Teil 3 – Pandas

DataFrame
Dateiverarbeitung
Pandas: groupby
Pivot-Tabellen
Umgang mit NaN
Binning
Mehrstufige Indizierung
Datenvisualisierung mit Pandas
Zeit und Datum
Zeitreihen

Teil 4 – Anwendungen

Techniken der Bildverarbeitung
Finanzverwaltung mit Pandas

Hier das ganze Inhaltsverzeichnis lesen.

Leseprobe

Diese Leseprobe beschreibt die Implementierung zweier Beispiele mit Pandas, ein einfaches Haushaltsbuch sowie eine Einnahmenüberschussrechnung mit Mehrwertsteuer. Die Daten für das Haushaltsbuch werden aus einer CSV-Datei eingelesen, wie sie etwa Banken als Kontoauszug bereitstellen. Daraus lassen sich mit wenigen Schritten das Gesamteinkommen und die Ausgaben berechnen sowie z.B. als Tortendiagramm darstellen.

Wer hat's geschrieben?

Der Diplom-Informatiker Bernd Klein ist der Inhaber und Gründer des Schulungsanbieters Bodenseo, der international tätig ist. Bernd Klein kennt sich bestens mit der Theorie und Praxis von Programmiersprachen aus. In der Industrie hat er in zahlreichen Projekten wertvolle praktische Erfahrungen gesammelt, die in seine Kurse einfließen. Seit etwa 4 Jahren hat er sich auf Python konzentriert und sich zum international anerkannten Experten in diesem Gebiet entwickelt. Seine didaktischen Fähigkeiten und seine Sachkompetenz stellt er auch im Internet in den beiden Webseiten www.python-kurs.eu (deutsch) und www.python-course.eu (englisch) unter Beweis.

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