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  1. Programmierung, Informatik
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Learning Scientific Programming with Python

Learning Scientific Programming with Python

Taschenbuch, Sprache: Englisch
von Christian Hill
47,20 €
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Produktdetails  
Verlag Cambridge University Press
Auflage 2020
Seiten 568
Format 17 x 2,7 x 24,5 cm
Gewicht 1060 g
Artikeltyp Englisches Buch
EAN 9781108745918
Bestell-Nr 10874591UA
Produktbeschreibung  

This fast-paced introduction to Python moves from the basics to advanced concepts, enabling readers to gain proficiency quickly.

Klappentext:

Learn to master basic programming tasks from scratch with real-life, scientifically relevant examples and solutions drawn from both science and engineering. Students and researchers at all levels are increasingly turning to the powerful Python programming language as an alternative to commercial packages and this fast-paced introduction moves from the basics to advanced concepts in one complete volume, enabling readers to gain proficiency quickly. Beginning with general programming concepts such as loops and functions within the core Python 3 language, and moving on to the NumPy, SciPy and Matplotlib libraries for numerical programming and data visualization, this textbook also discusses the use of Jupyter Notebooks to build rich-media, shareable documents for scientific analysis. The second edition features a new chapter on data analysis with the pandas library and comprehensive updates, and new exercises and examples. A final chapter introduces more advanced topics such as float ing-point precision and algorithm stability, and extensive online resources support further study. This textbook represents a targeted package for students requiring a solid foundation in Python programming.

Inhaltsverzeichnis:

Acknowledgments; 1. Introduction; 2. The core Python language I; 3. Interlude: simple plots and charts; 4. The core Python language II; 5. IPython and Jupyter Notebook; 6. NumPy; 7. Matplotlib; 8. SciPy; 9. Data analysis with pandas; 10. General scientific programming; Appendix A. Solutions; Appendix B. Differences between Python versions 2 and 3; Appendix C. SciPy's odeint ordinary differential equation solver; Glossary; Index.

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