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해외주문 [POD] Numerical Python Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, Scipy and Matplotlib

0002/E 2 | Paperback
Robert Johansson 지음 | Apress | 2018년 12월 25일
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  • MANNING, O'REILLY, PACKT, WILE..
    2016.03.07 ~ 2020.12.31
상품상세정보
ISBN 9781484242452(1484242459)
쪽수 700쪽
언어 English
크기 178 * 254 * 37 (mm)
0002/E 2
제본형태 Paperback
총권수 1권
Textual Format Computer Applications
리딩지수 Level General Adult

책소개

이 책이 속한 분야

Leverage the numerical and mathematical modules in Python and its standard library as well as popular open source numerical Python packages like NumPy, SciPy, FiPy, matplotlib and more. This fully revised edition, updated with the latest details of each package and changes to Jupyter projects, demonstrates how to numerically compute solutions and mathematically model applications in big data, cloud computing, financial engineering, business management and more.

Numerical Python, Second Edition, presents many brand-new 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.

What You'll Learn

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
Who This Book Is For

Developers who want to understand how to use Python and its related ecosystem for numerical computing.
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원서번역서 내용 엿보기

Python을 사용해 과학과 공학 분야에 빈번히 등장하는 연산 문제를 해결하는 방법을 설명한다. Python 과학 연산 모듈인 Scipy, 배열처리 기본 모듈인 NumPy, 데이터 처리를 위한 기본 모듈인 Pandas, 머신 러닝을 위한 Scikit-learn을 중심으로 과학 연산을 처리할 수 있는 두 가지 중요한 기법인 기호적, 수치적 처리 기법을 사용하는 데 Python을 어떻게 활용할 수 있는지 자세히 설명한다.
행렬 및 희소 행렬, 벡터, 상미분과 편미분, 적분, 인수분해, 시계열, 선형 대수, 통계 모델링, 머신 러닝, 신호처리 등 이공계의 대표적 문제들을 해결하는 데 Python을 어떻게 활용할 수 있는지 풍부한 예제를 통해 상세히 설명한다.
책 후반부는 HDF5를 포함해 데이터 처리를 위한 다양한 파일 입출력 형식을 알아보고, 코드의 실행 성능 향상을 위한 코드 최적화와 함께 모듈 설치법도 상세히 설명한다.

이 책의 원서번역서

목차

Numerical Python
1. Introduction to Computing with Python
2. Vectors, Matrices and Multidimensional Arrays
3. Symbolic Computing
4. Plotting and Visualization
5. Equation Solving
6. Optimization
7. Interpolation
8. Integration
9. Ordinary Differential Equations
10. Sparse Matrices and Graphs
11. Partial Differential Equations
12. Data Processing and Analysis
13. Statistics
14. Statistical Modeling
15. Machine Learning
16. Bayesian Statistics
17. Signal and Image Processing
18. Data Input and Output
19. Code Optimization

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