Numerical Python - Scientific Computing And Data Science Applications With Numpy, Scipy And Matplotlib - Johansson Robert
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Présentation Numerical Python - Scientific Computing And Data Science Applications With Numpy, Scipy And Matplotlib de Johansson...
- Livre Informatique
Résumé :
Leverage the numerical and mathematical modules in Python and its standard library as well as popular open source numerical Python packages like NumPy, SciPy, Sympy, FEniCS, Matplotlib and more. This fully revised edition, updated with the latest details of each package and changes to Jupyter projects, demonstrates computation problem solving and techniques that have applications in such diverse fields as scientific research, engineering, finance, and data analytics. Numerical Python, Second Edition, presents many case study examples of applications in data science and statistics using Python, along with extensions to many previous examples. Each of these demonstrates the power of Python for rapid development and exploratory computing due to its simple and high-level syntax and multiple options for data analysis. After reading this book, readers will be familiar with many computing techniques including array-based and symbolic computing, visualization and numerical file I/O, equation solving, optimization, interpolation and integration, and domain-specific computational problems, such as differential equation solving, data analysis, statistical modeling and machine learning. You Will : - Work with vectors and matrices using NumPy - Plot and visualize data with Matplotlib - Perform data analysis tasks with Pandas and SciPy - Review statistical modeling and machine learning with statsmodels and scikit-learn - Optimize Python code using Numba and Cython.
Biographie:
Robert Johanson is an experienced Python programmer ellillli and computational scientist, with a Ph.D. in Theoretical Physics from Chalmers University of Technology, Sweden. He has worked with scientific computing in academia and industry for over 10 years, and he has participated in both open source development and proprietary research projects. His open source contributions include work on QuTiP, a popular Python framework for simulating the dynamics of quantum systems . and he has also contributed to several 4 other popular Python libraries in the scientific computing landscape. Robert is passionate about scientific computing and software development and about teaching and communicating best practices for bringing these fields together with optimal outcome : novel, reproducible, and extensible computational results. Robert's background includes 5 years of postdoctoral research in theoretical and computational physics, and he is now working as a data scientist in the IT industry.
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