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Numerisches Python
Arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas
Numerisches Python

Numerisches Python

Arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas
HANSER Fachbuch
Autor:in
448 Seiten, Hardcover, 2. Auflage
Erschienen
08/2023
978-3-446-47170-2
9783446471702
€ 
€ 
Best.-Nr.:
Numerisches Python
Inhaltsverzeichnis
Vorwort
Leseprobe
Autor:in

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.

Blick ins Buch: Numerisches Python

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

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?

Bild von Autor:in Bernd Klein

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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Erschienen
08/2023
978-3-446-47170-2
9783446471702
€ 
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