Numerisches Python Arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas
42,50 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Set mit diversen Artikeln
Erscheinungsdatum
14.11.2025
Verlag
Carl HanserSeitenzahl
589
Maße (L/B/H)
23,5/17,3/3,5 cm
Gewicht
962 g
Farbe
Kaffee
Auflage
3. aktualisierte Auflage
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-446-48549-5
- 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
- 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
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