Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch „Wissenschaftliches Rechnen mit Python“ ist ein umfassendes Hilfsmittel für Anfänger und Fortgeschrittene, die sich für den Einsatz von Python im wissenschaftlichen Rechnen interessieren. Es bietet klare Erklärungen von Python-Programmierkonzepten und wichtigen Bibliotheken, unterstützt durch Beispiele und Übungen. Obwohl es für das Erlernen von Python nützlich ist, weist es Mängel in Bezug auf den Index und die Tiefe bestimmter fortgeschrittener Themen auf.
Vorteile:⬤ Klare und leicht verständliche Einführung in Python und wissenschaftliches Rechnen.
⬤ Geeignet für Anfänger und Fortgeschrittene, keine Voraussetzungen erforderlich.
⬤ Behandelt wichtige Bibliotheken wie NumPy, SciPy und Pandas.
⬤ Gut strukturierter Inhalt mit detaillierten Erklärungen und nützlichen Beispielen.
⬤ Bietet einen praktischen Ansatz zum Lösen von Problemen im wissenschaftlichen Rechnen.
⬤ Gute Übungen am Ende jedes Kapitels.
⬤ Minimaler und ineffektiver Index, so dass es schwer als Nachschlagewerk zu verwenden ist.
⬤ Die ersten Kapitel können für erfahrene Programmierer zu grundlegend sein.
⬤ Tiefe wird der Breite geopfert; einige wichtige Themen (z. B. Plot-Bibliotheken) werden ausgelassen.
⬤ Begrenzte Diskussion über fortgeschrittene Themen wie Software-Design im wissenschaftlichen Rechnen.
⬤ Einige Leser empfinden die Darstellung als zu vereinfacht oder zu sehr auf den Punkt gebracht.
(basierend auf 13 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Scientific Computing with Python - Second Edition: High-performance scientific computing with NumPy, SciPy, and pandas
Inhalt des Buches:
Nutzen Sie dieses umfassende Handbuch mit vielen Beispielen für alle Ihre Python-Berechnungen.
Hauptmerkmale:
⬤ Erlernen Sie die ersten Schritte in Python bis hin zu hochspezialisierten Konzepten.
⬤ Erforschen Sie Beispiele und Codeschnipsel, die aus typischen Programmiersituationen im wissenschaftlichen Rechnen stammen.
⬤ Vertiefen Sie sich in grundlegende Informatikkonzepte wie Iteration, objektorientierte Programmierung, Testen und MPI, die in enger Verbindung zu Anwendungen im wissenschaftlichen Rechnen stehen.
Buchbeschreibung:
Python hat ein enormes Potenzial im Bereich des wissenschaftlichen Rechnens. Diese aktualisierte Ausgabe von Scientific Computing with Python enthält neue Kapitel über grafische Benutzeroberflächen, effiziente Datenverarbeitung und paralleles Rechnen, um Ihnen zu helfen, mathematische und wissenschaftliche Berechnungen mit Python effizient durchzuführen.
Dieses Buch hilft Ihnen, die neuen Funktionen der Python-Syntax zu erforschen und verschiedene Modelle unter Verwendung wissenschaftlicher Berechnungsprinzipien zu erstellen. Das Buch stellt Python zusammen mit mathematischen Anwendungen vor und demonstriert anhand von Beispielen mit Python 3, wie man Python-Konzepte in der Informatik anwenden kann. 8. Sie werden Pandas für die grundlegende Datenanalyse verwenden, um die modernen Anforderungen des wissenschaftlichen Rechnens zu verstehen, und Sie werden Verbesserungen des Datenmoduls und eingebaute Funktionen kennenlernen. Sie werden auch Module für numerische Berechnungen wie NumPy und SciPy kennenlernen, die einen schnellen Zugang zu hocheffizienten numerischen Algorithmen ermöglichen. Wenn Sie lernen, das Plotmodul Matplotlib zu verwenden, werden Sie in der Lage sein, Ihre Berechnungsergebnisse in Vorträgen und Veröffentlichungen darzustellen. Ein besonderes Kapitel ist SymPy gewidmet, einem Werkzeug, das eine Brücke zwischen symbolischen und numerischen Berechnungen schlägt.
Am Ende dieses Python-Buches werden Sie ein solides Verständnis für die Automatisierung von Aufgaben und die Implementierung und Prüfung mathematischer Algorithmen im Bereich des wissenschaftlichen Rechnens erlangt haben.
Was Sie lernen werden:
⬤ Die Bausteine der Computermathematik, der linearen Algebra und verwandter Python-Objekte verstehen.
⬤ Matplotlib verwenden, um qualitativ hochwertige Zahlen und Grafiken zu erstellen, um Ergebnisse zu zeichnen und zu visualisieren.
⬤ Objektorientiertes Programmieren (OOP) auf wissenschaftliches Rechnen in Python anwenden.
⬤ Entdecken Sie, wie Sie mit Pandas in die Welt der Datenverarbeitung einsteigen können.
⬤ Handhaben von Ausnahmen, um zuverlässigen und brauchbaren Code zu schreiben.
⬤ Manuelle und automatische Aspekte des Testens für die wissenschaftliche Programmierung abdecken.
⬤ Beherrschen Sie das parallele Rechnen, um die Berechnungsgeschwindigkeit zu erhöhen.
Für wen dieses Buch gedacht ist:
Dieses Buch richtet sich an Studierende mit mathematischem Hintergrund, Hochschullehrer, die moderne Programmierkurse konzipieren, Datenwissenschaftler, Forscher, Entwickler und alle, die wissenschaftliche Berechnungen in Python durchführen wollen.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781838822323 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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