Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch wird für seine praktische Abdeckung von Python für Ingenieure und Mathematiker, insbesondere in Bereichen, die für maschinelles Lernen, Mathematik und Statistik relevant sind, gut aufgenommen. Kritik gibt es allerdings an der Druckqualität.
Vorteile:Anschauliche Inhalte für Ingenieure, die relevante Themen wie Pandas, Numpy, Sympy und Scipy abdecken.
Nachteile:Bietet praktische Beispiele und Anwendungen, insbesondere für Monte-Carlo-Methoden.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Applying Math with Python: Practical recipes for solving computational math problems using Python programming and its libraries
Inhalt des Buches:
Entdecken Sie leicht verständliche Lösungen und Techniken, die Ihnen helfen, angewandte mathematische Konzepte wie Wahrscheinlichkeit, Kalkül und Gleichungen mit den numerischen und wissenschaftlichen Bibliotheken von Python zu implementieren.
Hauptmerkmale
⬤ Berechnen Sie komplexe mathematische Probleme mit Hilfe von Programmierlogik und Schritt-für-Schritt-Rezepten.
⬤ Lernen Sie, wie Sie die Bibliotheken von Python für Berechnungen, mathematische Modellierung und Statistik nutzen können.
⬤ Entdecken Sie einfache, aber effektive Techniken zum Lösen mathematischer Gleichungen und wenden Sie diese in der realen Welt der Statistik an.
Buchbeschreibung
Python, eine der beliebtesten Programmiersprachen der Welt, verfügt über eine Reihe leistungsstarker Pakete, mit denen Sie komplexe mathematische Probleme einfach und effizient lösen können. Diese Kernfähigkeiten helfen Programmierern dabei, spannende Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie maschinelles Lernen und Datenwissenschaft zu entwickeln, indem sie Kenntnisse aus dem Bereich der Computermathematik nutzen.
In diesem Buch lernen Sie, wie Sie Probleme in einer Vielzahl von mathematischen Bereichen lösen können, darunter Kalkül, Wahrscheinlichkeit, Statistik und Datenwissenschaft, Graphentheorie, Optimierung und Geometrie. Sie beginnen mit der Entwicklung von Grundkenntnissen und lernen die Pakete des wissenschaftlichen Python-Stacks kennen, darunter NumPy, SciPy und Matplotlib. Im weiteren Verlauf werden Sie sich mit fortgeschrittenen Themen wie Kalkül, Wahrscheinlichkeit und Netzwerken (Graphentheorie) auseinandersetzen. Nachdem Sie ein solides Verständnis dieser Themen erlangt haben, werden Sie die Anwendungen von Python in den Bereichen Datenwissenschaft und Statistik, Vorhersage, Geometrie und Optimierung entdecken. Die letzten Kapitel führen Sie durch eine Sammlung verschiedener Probleme, einschließlich der Arbeit mit spezifischen Datenformaten und der Beschleunigung von Code.
Am Ende dieses Buches verfügen Sie über ein ganzes Arsenal praktischer Programmierlösungen, die Sie zur Lösung einer Vielzahl praktischer Probleme in der Computermathematik und den Datenwissenschaften einsetzen und anpassen können.
Was Sie lernen werden
⬤ Machen Sie sich mit den grundlegenden Paketen, Werkzeugen und Bibliotheken in Python vertraut, um mathematische Probleme zu lösen.
⬤ Erforschen Sie verschiedene Techniken, die Ihnen helfen, mathematische Probleme zu lösen.
⬤ Verstehen Sie die Kernkonzepte der angewandten Mathematik und wie Sie diese in der Informatik anwenden können.
⬤ Entdecken Sie, wie Sie das am besten geeignete Paket, Werkzeug oder Verfahren zur Lösung eines bestimmten Problems auswählen können.
⬤ Einführung grundlegender mathematischer Plots, Änderung von Plotstilen und Hinzufügen von Beschriftungen zu den Plots mit Matplotlib.
⬤ Die Wahrscheinlichkeitstheorie mit der Bayes'schen Inferenz und den Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Methoden in den Griff zu bekommen.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Dieses Buch richtet sich an professionelle Programmierer und Studenten, die mathematische Probleme mit Hilfe von Python rechnerisch lösen wollen. Fortgeschrittene Mathematikkenntnisse sind keine Voraussetzung, aber ein Grundwissen in Mathematik wird Ihnen helfen, das meiste aus diesem Buch herauszuholen. Das Buch setzt Vertrautheit mit Python-Konzepten von Datenstrukturen voraus.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781838989750 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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