- 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
