Learn to master basic programming tasks from scratch with real-life scientific examples in this complete introduction to Python.
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
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
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.
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.
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!
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. Zur aktualisierten Auflage Diese Auflage behandelt Python 3, geht dabei aber auch auf Unterschiede zu Python 2 ein. Außerdem wurde das Buch um die Themen Unicode, List und Dictionary Comprehensions, den Mengen-Typ Set, die String-Format-Methode und print als Funktion ergänzt. 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.
Mit diesem Buch lernst du spielend leicht zu programmieren – in Minecraft und mit der Programmiersprache Python. Dazu brauchst du nur einen Windows-PC, Mac oder einen Raspberry Pi sowie einen Internet-Anschluss. In jedem Kapitel lernst du mehr über das Programmieren mit Python und wendest es direkt in Minecraft an. Zum Beispiel helfen dir Variablen beim Teleportieren, Strings beim Chatten mit Mitspielern und mit if-Anweisungen und while-Schleifen schreibst du schon bald deine ersten kleinen Spiele in Minecraft. Dann kommen die Funktionen – mit ihnen und mit dem bisher Gelernten stampfst du Bauwerke und ganze Städte aus dem Boden (und lässt sie ebenso schnell verschwinden)! Du lernst, wie du mit einem kleinen Python-Programm komplette Gebäude kopierst, speicherst und überall in Minecraft auf Knopfdruck aufrufst. Zum Schluss steigst du in die Objektorientierung ein und machst dich mit Klassen, Objekten und Vererbung vertraut, um schließlich mit Python zu programmieren wie ein echter Profi. Alle Programmcode-Beispiele kannst du online herunterladen. (Hinweis: dieses Buch ist eine unveränderte Neuauflage von "Python programmieren lernen mit Minecraft". Dieses Buch ist kein offizielles Minecraft-Produkt, nicht von Mojang genehmigt oder mit Mojang verbunden.)
"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!
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.
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.
h2> Kommentare, Formatierung, Strukturierung Fehler-Handling und Unit-Tests Zahlreiche Fallstudien, Best Practices, Heuristiken und Code Smells Clean Code - Refactoring, Patterns, Testen und Techniken für sauberen Code Aus dem Inhalt: Lernen Sie, guten Code von schlechtem zu unterscheiden Sauberen Code schreiben und schlechten Code in guten umwandeln Aussagekräftige Namen sowie gute Funktionen, Objekte und Klassen erstellen Code so formatieren, strukturieren und kommentieren, dass er bestmöglich lesbar ist Ein vollständiges Fehler-Handling implementieren, ohne die Logik des Codes zu verschleiern Unit-Tests schreiben und Ihren Code testgesteuert entwickeln Selbst schlechter Code kann funktionieren. Aber wenn der Code nicht sauber ist, kann er ein Entwicklungsunternehmen in die Knie zwingen. Jedes Jahr gehen unzählige Stunden und beträchtliche Ressourcen verloren, weil Code schlecht geschrieben ist. Aber das muss nicht sein. Mit Clean Code präsentiert Ihnen der bekannte Software-Experte Robert C. Martin ein revolutionäres Paradigma, mit dem er Ihnen aufzeigt, wie Sie guten Code schreiben und schlechten Code überarbeiten. Zusammen mit seinen Kollegen von Object Mentor destilliert er die besten Praktiken der agilen Entwicklung von sauberem Code zu einem einzigartigen Buch. So können Sie sich die Erfahrungswerte der Meister der Software-Entwicklung aneignen, die aus Ihnen einen besseren Programmierer machen werden – anhand konkreter Fallstudien, die im Buch detailliert durchgearbeitet werden. Sie werden in diesem Buch sehr viel Code lesen. Und Sie werden aufgefordert, darüber nachzudenken, was an diesem Code richtig und falsch ist. Noch wichtiger: Sie werden herausgefordert, Ihre professionellen Werte und Ihre Einstellung zu Ihrem Beruf zu überprüfen. Clean Code besteht aus drei Teilen:Der erste Teil beschreibt die Prinzipien, Patterns und Techniken, die zum Schreiben von sauberem Code benötigt werden. Der zweite Teil besteht aus mehreren, zunehmend komplexeren Fallstudien. An jeder Fallstudie wird aufgezeigt, wie Code gesäubert wird – wie eine mit Problemen behaftete Code-Basis in eine solide und effiziente Form umgewandelt wird. Der dritte Teil enthält den Ertrag und den Lohn der praktischen Arbeit: ein umfangreiches Kapitel mit Best Practices, Heuristiken und Code Smells, die bei der Erstellung der Fallstudien zusammengetragen wurden. Das Ergebnis ist eine Wissensbasis, die beschreibt, wie wir denken, wenn wir Code schreiben, lesen und säubern. Dieses Buch ist ein Muss für alle Entwickler, Software-Ingenieure, Projektmanager, Team-Leiter oder Systemanalytiker, die daran interessiert sind, besseren Code zu produzieren. Über den Autor: Robert C. »Uncle Bob« Martin entwickelt seit 1970 professionell Software. Seit 1990 arbeitet er international als Software-Berater. Er ist Gründer und Vorsitzender von Object Mentor, Inc., einem Team erfahrener Berater, die Kunden auf der ganzen Welt bei der Programmierung in und mit C++, Java, C#, Ruby, OO, Design Patterns, UML sowie Agilen Methoden und eXtreme Programming helfen.
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!
Haben Sie sich schon einmal gewünscht, Sie könnten Python mithilfe eines Buchs lernen? Mit Python von Kopf bis Fuß funktioniert das hervorragend, weil es auf einzigartige Weise über die Syntax und schlichtes Mach-dies-mach-jenes hinausgeht. Die Grundlagen erfassen Sie hier schnell, und dann es geht auch schon weiter mit Persistenz, Ausnahmebehandlung, Webentwicklung, SQLite, Datenverarbeitung und Googles App Engine. Sie lernen außerdem, wie Sie dank Pythons unglaublicher Möglichkeiten mobile Apps für Android-Smartphones schreiben. Nach dem Lernerlebnis von Python von Kopf bis Fuß können Sie Ihrer weiteren Python-Laufbahn ganz zuversichtlich entgegensehen!
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.
Der beliebte Grundkurs Theoretische Physik deckt in sieben Bänden alle für das Diplom maßgeblichen Gebiete ab. Jeder Band vermittelt gut durchdacht das im jeweiligen Semester nötige theoretische-physikalische Rüstzeug. Zahlreiche Übungsaufgaben mit ausführlichen Lösungen dienen der Vertiefung des Stoffes. Der zweite Band behandelt die Mechanik in der Lagrange-, Hamilton- und Hamilton-Jacobi-Formulierung. Die vorliegende neue Auflage wurde grundlegend überarbeitet und ergänzt. Sie ermöglicht durch die zweifarbige Darstellung einen sehr übersichtlichen und schnellen Zugriff auf den Lehrstoff.

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