計算用Python：Numpy、SciPyとMatplotlibを用いた科学技術計算とデータサイエンス応用（第３版） Numerical Python : Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib （3. Aufl. 2024. xx, 492 S. XX, 492 p. 165 illus., 155 illus. in color.）

計算用Python：Numpy、SciPyとMatplotlibを用いた科学技術計算とデータサイエンス応用（第３版）<br>Numerical Python : Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib （3. Aufl. 2024. xx, 492 S. XX, 492 p. 165 illus., 155 illus. in color.）

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計算用Python：Numpy、SciPyとMatplotlibを用いた科学技術計算とデータサイエンス応用（第３版）
Numerical Python : Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib （3. Aufl. 2024. xx, 492 S. XX, 492 p. 165 illus., 155 illus. in color.）

Johansson, Robert

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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版
商品コード 9798868804120

Full Description

Learn how to leverage the scientific computing and data analysis capabilities of Python, its standard library, and popular open-source numerical Python packages like NumPy, SymPy, SciPy, matplotlib, and more. This book demonstrates how to work with mathematical modeling and solve problems with numerical, symbolic, and visualization techniques. It explores applications in science, engineering, data analytics, and more.

Numerical Python, Third Edition, presents many case study examples of applications in fundamental scientific computing disciplines, as well as in data science and statistics. This fully revised edition, updated for each library's latest version, demonstrates Python's power for rapid development and exploratory computing due to its simple and high-level syntax and many powerful libraries and tools for computation and 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
Review Symbolic computing with SymPy
Plot and visualize data with Matplotlib
Perform data analysis tasks with Pandas and SciPy
Understand 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 ecosystem of libraries for scientific computing and data analysis.

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.- Appendix.