Lee Vaughan, Python Tools for Scientists

Python Tools for Scientists introduces essential Python tools like Anaconda, JupyterLab, and key libraries such as NumPy, matplotlib, and pandas. With practical projects, readers learn to set up coding environments, visualize data, simulate scientific phenomena, and analyze data, making it ideal for scientific research and collaboration.
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Python Tools for Scientists: An Introduction to Using Anaconda, JupyterLab, and Python's Scientific Libraries 1718502664
Python Tools for Scientists: An Introduction to Using Anaconda, JupyterLab, and Python's Scientific Libraries
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No Starch Press Doing Science with Python, Fachbücher von Lee Vaughan
Eine Einführung in die Programmiersprache Python und ihre beliebtesten Werkzeuge für Wissenschaftler, Ingenieure, Studenten und alle, die Python für Forschung, Simulationen und Zusammenarbeit nutzen möchten. Python Tools for Scientists wird Ihnen die Python-Tools vorstellen, die Sie in Ihrer wissenschaftlichen Forschung verwenden können, darunter Anaconda, Spyder, Jupyter Notebooks, JupyterLab und zahlreiche Python-Bibliotheken. Sie lernen, Python für Aufgaben wie die Erstellung von Visualisierungen, die Darstellung von geospatialen Informationen, die Simulation natürlicher Ereignisse und die Manipulation numerischer Daten zu verwenden. Nachdem Sie eine optimale Programmierumgebung mit Anaconda eingerichtet haben, erfahren Sie, wie Sie Ihre Projekte organisieren und Interpreter, Texteditoren, Notebooks und Entwicklungsumgebungen nutzen, um mit Ihrem Code zu arbeiten. Nach dem schnellen Python-Einsteiger des Buches werden Sie eine Reihe von wissenschaftlichen Werkzeugen und Bibliotheken wie scikit-learn und seaborn kennenlernen, die Sie verwenden können, um Ihre Daten zu manipulieren und zu visualisieren oder sie mit Machine-Learning-Algorithmen zu analysieren. Sie lernen auch, wie Sie isolierte Projekte in virtuellen Umgebungen erstellen, interaktive Notebooks bauen, Code in der Qt-Konsole testen und die interaktiven Entwicklungsfunktionen von Spyder nutzen. Verwenden Sie die integrierten Datentypen von Python, schreiben Sie benutzerdefinierte Funktionen und Klassen und dokumentieren Sie Ihren Code. Stellen Sie Daten mit den grundlegenden Bibliotheken NumPy, Matplotlib und pandas dar. Nutzen Sie Python-Plotbibliotheken wie Plotly, HoloViews und Datashader, um grosse Datensätze zu verarbeiten und 3D-Visualisierungen zu erstellen. Unabhängig von Ihrem wissenschaftlichen Bereich wird Ihnen Python Tools for Scientists zeigen, wie Sie die besten Werkzeuge auswählen, um Ihre Forschungs- und Analysebedürfnisse zu erfüllen.
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