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Learning Scientific Programming with Python

Author: Christian Hill

Publisher: Cambridge University Press

ISBN: 1107075416

Category: Computers

Page: 482

View: 7701

Learn to master basic programming tasks from scratch with real-life scientific examples in this complete introduction to Python.

Konkrete Mathematik (nicht nur) für Informatiker

Mit vielen Grafiken und Algorithmen in Python

Author: Edmund Weitz

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3658215658

Category: Mathematics

Page: 942

View: 9692

Das etwas andere Mathe-Lehrbuch: Mathematik, die Informatiker (und nicht nur die!) wirklich brauchen, und die direkt am Computer umgesetzt wird in Form von kleinen Algorithmen, numerischen "Experimenten" und interaktiven Visualisierungen. Man lernt, wie man dem Computer das Rechnen überlässt, während man selbst den mathematischen Überblick behält, typische Fehler vermeidet und die Ergebnisse richtig interpretiert. (Und nebenbei lernt man noch die beliebte Programmiersprache Python sowie den Umgang mit einem Computeralgebrasystem.) Gleichzeitig wird die Mathematik aber nicht zur "Hilfswissenschaft" degradiert. Der Autor motiviert und begründet im "Plauderton" und mit konkreten Beispielen und Knobelaufgaben (und manchmal auch mit kleinen philosophischen und historischen Exkursen), um so den Leser zum Mitmachen und Mitdenken aufzufordern. Im Idealfall hat man am Ende nicht nur etwas gelernt, sondern verspürt Lust auf mehr - und sieht die Mathematik danach vielleicht mit anderen Augen. Mit informatik-spezifischen Anwendungen unter anderem aus der Kryptographie, der Kodierungs- und Komplexitätstheorie sowie der Computergrafik. Unterstützt durch viele farbige Grafiken, etwa 1000 Aufgaben mit Lösungen und nicht zuletzt Hunderte von Videos, in denen man sich das Gelesene vom Autor noch mal "persönlich" erklären lassen kann.

Einstieg in Python

Author: Thomas Theis

Publisher: N.A

ISBN: 9783836217385

Category:

Page: 442

View: 3545

A Primer on Scientific Programming with Python

Author: Hans Petter Langtangen

Publisher: Springer

ISBN: 3662498871

Category: Computers

Page: 922

View: 1207

The book serves as a first introduction to computer programming of scientific applications, using the high-level Python language. The exposition is example and problem-oriented, where the applications are taken from mathematics, numerical calculus, statistics, physics, biology and finance. The book teaches "Matlab-style" and procedural programming as well as object-oriented programming. High school mathematics is a required background and it is advantageous to study classical and numerical one-variable calculus in parallel with reading this book. Besides learning how to program computers, the reader will also learn how to solve mathematical problems, arising in various branches of science and engineering, with the aid of numerical methods and programming. By blending programming, mathematics and scientific applications, the book lays a solid foundation for practicing computational science. From the reviews: Langtangen ... does an excellent job of introducing programming as a set of skills in problem solving. He guides the reader into thinking properly about producing program logic and data structures for modeling real-world problems using objects and functions and embracing the object-oriented paradigm. ... Summing Up: Highly recommended. F. H. Wild III, Choice, Vol. 47 (8), April 2010 Those of us who have learned scientific programming in Python ‘on the streets’ could be a little jealous of students who have the opportunity to take a course out of Langtangen’s Primer.” John D. Cook, The Mathematical Association of America, September 2011 This book goes through Python in particular, and programming in general, via tasks that scientists will likely perform. It contains valuable information for students new to scientific computing and would be the perfect bridge between an introduction to programming and an advanced course on numerical methods or computational science. Alex Small, IEEE, CiSE Vol. 14 (2), March /April 2012 “This fourth edition is a wonderful, inclusive textbook that covers pretty much everything one needs to know to go from zero to fairly sophisticated scientific programming in Python...” Joan Horvath, Computing Reviews, March 2015

Routineaufgaben mit Python automatisieren

Praktische Programmierlösungen für Einsteiger

Author: Al Sweigart

Publisher: dpunkt.verlag

ISBN: 3864919932

Category: Computers

Page: 576

View: 9514

Wenn Sie jemals Stunden damit verbracht haben, Dateien umzubenennen oder Hunderte von Tabelleneinträgen zu aktualisieren, dann wissen Sie, wie stumpfsinnig manche Tätigkeiten sein können. Wie wäre es, den Computer dazu zu bringen, diese Arbeiten zu übernehmen? In diesem Buch lernen Sie, wie Sie mit Python Aufgaben in Sekundenschnelle erledigen können, die sonst viel Zeit in Anspruch nehmen würden. Programmiererfahrung brauchen Sie dazu nicht: Wenn Sie einmal die Grundlagen gemeistert haben, werden Sie Python-Programme schreiben, die automatisch alle möglichen praktischen Aufgaben für Sie abarbeiten: • eine oder eine Vielzahl von Dateien nach Texten durchsuchen • Dateien und Ordner erzeugen, aktualisieren, verschieben und umbenennen • das Web durchsuchen und Inhalte herunterladen • Excel-Dateien aktualisieren und formatieren • PDF-Dateien teilen, zusammenfügen, mit Wasserzeichen versehen und verschlüsseln • Erinnerungsmails und Textnachrichten verschicken • Online-Formulare ausfüllen Schritt-für-Schritt-Anleitungen führen Sie durch jedes Programm und Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels fordern Sie dazu auf, die Programme zu verbessern und Ihre Fähigkeiten auf ähnliche Problemstellungen zu richten. Verschwenden Sie nicht Ihre Zeit mit Aufgaben, die auch ein gut dressierter Affe erledigen könnte. Bringen Sie Ihren Computer dazu, die langweilige Arbeit zu machen!

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

View: 7974

Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Einführung in Python

Author: Mark Lutz,David Ascher,Dinu C. Gherman

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897214881

Category: Python (Computer program language)

Page: 624

View: 6570

Python kurz & gut

Author: Mark Lutz

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3955617718

Category: Computers

Page: 280

View: 2526

Die objektorientierte Sprache Python eignet sich hervorragend zum Schreiben von Skripten, Programmen und Prototypen. Sie ist frei verfügbar, leicht zu lernen und zwischen allen wichtigen Plattformen portabel, einschließlich Linux, Unix, Windows und Mac OS. Damit Sie im Programmieralltag immer den Überblick behalten, sind die verschiedenen Sprachmerkmale und Elemente in Python – kurz & gut übersichtlich zusammengestellt. Für Auflage 5 wurde die Referenz komplett überarbeitet, erweitert und auf den neuesten Stand gebracht, so dass sie die beiden aktuellen Versionen 2.7 und 3.4 berücksichtigt. Python – kurz & gut behandelt unter anderem: Eingebaute Typen wie Zahlen, Listen, Dictionarys u.v.a.; nweisungen und Syntax für Entwicklung und Ausführung von Objekten; Die objektorientierten Entwicklungstools in Python; Eingebaute Funktionen, Ausnahmen und Attribute; pezielle Methoden zur Operatorenüberladung; Weithin benutzte Standardbibliotheksmodule und Erweiterungen; Kommandozeilenoptionen und Entwicklungswerkzeuge. Mark Lutz stieg 1992 in die Python-Szene ein und ist seitdem als aktiver Pythonista bekannt. Er gibt Kurse, hat zahlreiche Bücher geschrieben und mehrere Python-Systeme programmiert.

Programmieren lernen mit Python

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868999477

Category: Computers

Page: 312

View: 3846

Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Jenseits reiner Theorie: Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen: Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält. Starten Sie durch: Beginnen Sie mit den Grundlagen der Programmierung und den verschiedenen Programmierkonzepten, und lernen Sie, wie ein Informatiker zu programmieren.

Numerische Simulation in der Moleküldynamik

Numerik, Algorithmen, Parallelisierung, Anwendungen

Author: Michael Griebel,Stephan Knapek,Gerhard Zumbusch,Attila Caglar

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 364218779X

Category: Mathematics

Page: 480

View: 9461

Das Buch behandelt Methoden des wissenschaftlichen Rechnens in der Moleküldynamik, einem Bereich, der in vielen Anwendungen der Chemie, der Biowissenschaften, der Materialwissenschaften, insbesondere der Nanotechnologie, sowie der Astrophysik eine wichtige Rolle spielt. Es führt in die wichtigsten Simulationstechniken zur numerischen Behandlung der Newtonschen Bewegungsgleichungen ein. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf der schnellen Auswertung kurz- und langreichweitiger Kräfte mittels Linked Cell-, P$/\3$M-, Baum- und Multipol-Verfahren, sowie deren paralleler Implementierung und Lastbalancierung auf Rechensystemen mit verteiltem Speicher. Die einzelnen Kapitel beinhalten darüberhinaus detailierte Hinweise, um die Verfahren Schritt für Schritt in ein Programmpaket umzusetzen. In zahlreichen farbigen Abbildungen werden Simulationsergebnisse für eine Reihe von Anwendungen präsentiert.

Python Crashkurs

Eine praktische, projektbasierte Programmiereinführung

Author: Eric Matthes

Publisher: dpunkt.verlag

ISBN: 3960881460

Category: Computers

Page: 622

View: 7756

"Python Crashkurs" ist eine kompakte und gründliche Einführung, die es Ihnen nach kurzer Zeit ermöglicht, Python-Programme zu schreiben, die für Sie Probleme lösen oder Ihnen erlauben, Aufgaben mit dem Computer zu erledigen. In der ersten Hälfte des Buches werden Sie mit grundlegenden Programmierkonzepten wie Listen, Wörterbücher, Klassen und Schleifen vertraut gemacht. Sie erlernen das Schreiben von sauberem und lesbarem Code mit Übungen zu jedem Thema. Sie erfahren auch, wie Sie Ihre Programme interaktiv machen und Ihren Code testen, bevor Sie ihn einem Projekt hinzufügen. Danach werden Sie Ihr neues Wissen in drei komplexen Projekten in die Praxis umsetzen: ein durch "Space Invaders" inspiriertes Arcade-Spiel, eine Datenvisualisierung mit Pythons superpraktischen Bibliotheken und eine einfache Web-App, die Sie online bereitstellen können. Während der Arbeit mit dem "Python Crashkurs" lernen Sie, wie Sie: - leistungsstarke Python-Bibliotheken und Tools richtig einsetzen – einschließlich matplotlib, NumPy und Pygal - 2D-Spiele programmieren, die auf Tastendrücke und Mausklicks reagieren, und die schwieriger werden, je weiter das Spiel fortschreitet - mit Daten arbeiten, um interaktive Visualisierungen zu generieren - Web-Apps erstellen und anpassen können, um diese sicher online zu deployen - mit Fehlern umgehen, die häufig beim Programmieren auftreten Dieses Buch wird Ihnen effektiv helfen, Python zu erlernen und eigene Programme damit zu entwickeln. Warum länger warten? Fangen Sie an!

Python von Kopf bis Fuß

Aktuell zu Python 3

Author: Paul Barry

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960101368

Category: Computers

Page: 620

View: 7380

Was lernen Sie in diesem Buch? Haben Sie sich schon einmal gewünscht, Sie könnten mit nur einem Buch Python richtig lernen? Mit Python von Kopf bis Fuß schaffen Sie es! Durch die ausgefeilte Von-Kopf-bis-Fuß-Didaktik, die viel mehr als die bloße Syntax und typische How-to-Erklärungen bietet, wird es sogar zum Vergnügen. Python-Grundlagen wie Datenstrukturen und Funktionen verstehen Sie hier schnell, und dann geht es auch schon weiter: Sie programmieren Ihre eigene Web-App, erkunden Datenbank-Management, Ausnahmebehandlung und die Verarbeitung von Daten. Da Python häufig im Data-Science-Umfeld eingesetzt wird, haben in der 2. Auflage diejenigen Techniken ein stärkeres Gewicht bekommen, die in der Welt der Big Data genutzt werden. Wieso sieht dieses Buch so anders aus? In diesem Buch sind die neuesten Erkenntnisse der Kognitionswissenschaft und der Lerntheorie eingeflossen, um Ihnen das Lernen so einfach wie möglich zu machen. Statt einschläfernder Bleiwüsten verwendet dieses Buch eine Vielzahl von Abbildungen und Textstilen, die Ihnen das Wissen direkt ins Hirn spielen – und zwar so, dass es sitzt.

Python kinderleicht!

Einfach programmieren lernen – nicht nur für Kids

Author: Jason Briggs

Publisher: dpunkt.verlag

ISBN: 3864919053

Category: Computers

Page: 326

View: 2763

Python ist eine leistungsfähige, moderne Programmiersprache. Sie ist einfach zu erlernen und macht Spaß in der Anwendung – mit diesem Buch umso mehr! »Python kinderleicht" macht die Sprache lebendig und zeigt Dir (und Deinen Eltern) die Welt der Programmierung. Jason R. Briggs führt Dich Schritt für Schritt durch die Grundlagen von Python. Du experimentierst mit einzigartigen (und oft urkomischen) Beispielprogrammen, bei denen es um gefräßige Monster, Geheimagenten oder diebische Raben geht. Neue Begriffe werden erklärt, der Programmcode ist farbig dargestellt, strukturiert und mit Erklärungen versehen. Witzige Abbildungen erhöhen den Lernspaß. Jedes Kapitel endet mit Programmier-Rätseln, an denen Du das Gelernte üben und Dein Verständnis vertiefen kannst. Am Ende des Buches wirst Du zwei komplette Spiele programmiert haben: einen Klon des berühmten »Pong" und »Herr Strichmann rennt zum Ausgang" – ein Plattformspiel mit Sprüngen, Animation und vielem mehr. Indem Du Seite für Seite neue Programmierabenteuer bestehst, wirst Du immer mehr zum erfahrenen Python-Programmierer. - Du lernst grundlegende Datenstrukturen wie Listen, Tupel und Maps kennen. - Du erfährst, wie man mit Funktionen und Modulen den Programmcode organisieren und wiederverwenden kann. - Du wirst mit Kontrollstrukturen wie Schleifen und bedingten Anweisungen vertraut und lernst, mit Objekten und Methoden umzugehen. - Du zeichnest Formen mit dem Python-Modul Turtle und erstellst Spiele, Animationen und andere grafische Wunder mit tkinter. Und: »Python kinderleicht" macht auch für Erwachsene das Programmierenlernen zum Kinderspiel! Alle Programme findest Du auch zum Herunterladen auf der Website!

Wissenschaftliches Rechnen mit MATLAB

Author: Alfio Quarteroni,Fausto Saleri

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3540293078

Category: Mathematics

Page: 269

View: 8887

Aus den Rezensionen der englischen Auflage: Dieses Lehrbuch ist eine Einführung in das Wissenschaftliche Rechnen und diskutiert Algorithmen und deren mathematischen Hintergrund. Angesprochen werden im Detail nichtlineare Gleichungen, Approximationsverfahren, numerische Integration und Differentiation, numerische Lineare Algebra, gewöhnliche Differentialgleichungen und Randwertprobleme. Zu den einzelnen Themen werden viele Beispiele und Übungsaufgaben sowie deren Lösung präsentiert, die durchweg in MATLAB formuliert sind. Der Leser findet daher nicht nur die graue Theorie sondern auch deren Umsetzung in numerischen, in MATLAB formulierten Code. MATLAB select 2003, Issue 2, p. 50. [Die Autoren] haben ein ausgezeichnetes Werk vorgelegt, das MATLAB vorstellt und eine sehr nützliche Sammlung von MATLAB Funktionen für die Lösung fortgeschrittener mathematischer und naturwissenschaftlicher Probleme bietet. [...] Die Präsentation des Stoffs ist durchgängig gut und leicht verständlich und beinhaltet Lösungen für die Übungen am Ende jedes Kapitels. Als exzellenter Neuzugang für Universitätsbibliotheken- und Buchhandlungen wird dieses Buch sowohl beim Selbststudium als auch als Ergänzung zu anderen MATLAB-basierten Büchern von großem Nutzen sein. Alles in allem: Sehr empfehlenswert. Für Studenten im Erstsemester wie für Experten gleichermassen. S.T. Karris, University of California, Berkeley, Choice 2003.

Programmieren von Kopf bis Fuß

Author: Paul Barry,David Griffiths

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897219921

Category: Computer programming

Page: 406

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Struktur Und Interpretation Von Computerprogrammen/ Structure and Interpretation of Computer Programs

Eine Informatik-einfhrung/ a Computer Science Introduction

Author: Harold Abelson,Julie Sussman,Gerald Jay Sussman

Publisher: Springer

ISBN: 9783540423423

Category: Computers

Page: 682

View: 9529

Die Übersetzung der bewährten Einführung in die Informatik, entstanden am Massachusetts Institute of Technology (MIT), wird seit Jahren erfolgreich in der Lehre eingesetzt. Schritt für Schritt werden Konstruktion und Abstraktion von Daten und Prozeduren dargestellt. Von der Modularisierung bis zum Problemlösen mit Registermaschinen werden verschiedene Programmierparadigmen entwickelt und die effektive Handhabung von Komplexität gezeigt. Als Programmiersprache wird SCHEME verwendet, ein Dialekt von LISP. Alle Programme laufen in jeder dem IEEE-Standard entsprechenden SCHEME-Implementierung.

Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

View: 5265

Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Data Science mit Python

Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn

Author: Jake VanderPlas

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958456979

Category: Computers

Page: 552

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Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts

Scientific Computing with Python 3

Author: Claus Fuhrer,Jan Erik Solem,Olivier Verdier

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 1786463644

Category: Computers

Page: 332

View: 4629

An example-rich, comprehensive guide for all of your Python computational needs About This Book Your ultimate resource for getting up and running with Python numerical computations Explore numerical computing and mathematical libraries using Python 3.x code with SciPy and NumPy modules A hands-on guide to implementing mathematics with Python, with complete coverage of all the key concepts Who This Book Is For This book is for anyone who wants to perform numerical and mathematical computations in Python. It is especially useful for developers, students, and anyone who wants to use Python for computation. Readers are expected to possess basic a knowledge of scientific computing and mathematics, but no prior experience with Python is needed. What You Will Learn The principal syntactical elements of Python The most important and basic types in Python The essential building blocks of computational mathematics, linear algebra, and related Python objects Plot in Python using matplotlib to create high quality figures and graphics to draw and visualize your results Define and use functions and learn to treat them as objects How and when to correctly apply object-oriented programming for scientific computing in Python Handle exceptions, which are an important part of writing reliable and usable code Two aspects of testing for scientific programming: Manual and Automatic In Detail Python can be used for more than just general-purpose programming. It is a free, open source language and environment that has tremendous potential for use within the domain of scientific computing. This book presents Python in tight connection with mathematical applications and demonstrates how to use various concepts in Python for computing purposes, including examples with the latest version of Python 3. Python is an effective tool to use when coupling scientific computing and mathematics and this book will teach you how to use it for linear algebra, arrays, plotting, iterating, functions, polynomials, and much more. Style and approach This book takes a concept-based approach to the language rather than a systematic introduction. It is a complete Python tutorial and introduces computing principles, using practical examples to and showing you how to correctly implement them in Python. You'll learn to focus on high-level design as well as the intricate details of Python syntax. Rather than providing canned problems to be solved, the exercises have been designed to inspire you to think about your own code and give you real-world insight.

Raspberry Pi Supercomputing and Scientific Programming

MPI4PY, NumPy, and SciPy for Enthusiasts

Author: Ashwin Pajankar

Publisher: Apress

ISBN: 1484228782

Category: Computers

Page: 171

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Build an inexpensive cluster of multiple Raspberry Pi computers and install all the required libraries to write parallel and scientific programs in Python 3. This book covers setting up your Raspberry Pis, installing the necessary software, and making a cluster of multiple Pis. Once the cluster is built, its power has to be exploited by means of programs to run on it. So, Raspberry Pi Supercomputing and Scientific Programming teaches you to code the cluster with the MPI4PY library of Python 3. Along the way, you will learn the concepts of the Message Passing Interface (MPI) standards and will explore the fundamentals of parallel programming on your inexpensive cluster. This will make this book a great starting point for supercomputing enthusiasts who want to get started with parallel programming. The book finishes with details of symbolic mathematics and scientific and numerical programming in Python, using SymPi, SciPy, NumPy, and Matplotlib. You’ll see how to process signals and images, carry out calculations using linear algebra, and visualize your results, all using Python code. With the power of a Raspberry Pi supercomputer at your fingertips, data-intensive scientific programming becomes a reality at home. What You Will Learn Discover the essentials of supercomputing Build a low-cost cluster of Raspberry Pis at home Harness the power of parallel programming and the Message Passing Interface (MPI) Use your Raspberry Pi for symbolic, numerical, and scientific programming Who This Book Is For Python 3 developers who seek the knowledge of parallel programming, Raspberry Pi enthusiasts, researchers, and the scientific Python community.

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