Elegant SciPy The Art of Scientific Python
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Produktdetails
Format
ePUB
Kopierschutz
Ja
Family Sharing
Ja
Text-to-Speech
Ja
Erscheinungsdatum
11.08.2017
Verlag
O'Reilly MediaSeitenzahl
280 (Printausgabe)
Dateigröße
27998 KB
Sprache
Englisch
EAN
9781491922941
Welcome to Scientific Python and its community. If youre a scientist who programs with Python, this practical guide not only teaches you the fundamental parts of SciPy and libraries related to it, but also gives you a taste for beautiful, easy-to-read code that you can use in practice. Youll learn how to write elegant code thats clear, concise, and efficient at executing the task at hand.Throughout the book, youll work with examples from the wider scientific Python ecosystem, using code that illustrates principles outlined in the book. Using actual scientific data, youll work on real-world problems with SciPy, NumPy, Pandas, scikit-image, and other Python libraries.Explore the NumPy array, the data structure that underlies numerical scientific computationUse quantile normalization to ensure that measurements fit a specific distributionRepresent separate regions in an image with a Region Adjacency GraphConvert temporal or spatial data into frequency domain data with the Fast Fourier TransformSolve sparse matrix problems, including image segmentations, with SciPys sparse modulePerform linear algebra by using SciPy packagesExplore image alignment (registration) with SciPys optimize moduleProcess large datasets with Python data streaming primitives and the Toolz library
Kundinnen und Kunden meinen
Sehr gut
Bewertung aus Augsburg am 01.02.2021
Bewertungsnummer: 1208055
Bewertet: Buch (Taschenbuch)
Das Buch zielt auf Leser ab, die bereits mit Python vertraut sind und ihr Wissen in SciPy weiter vertiefen wollen. Zu dieser Zielgruppe zähle ich mich auch selbst. Das Buch gliedert sich acht Kapitel von jeweils ca. 30 Seiten, die die unterschiedlichen Aspekte von SciPy kapitelweise einzeln beleuchten. Im Grunde stellt jedes Kapitel eine Fallstudie da, die anschaulich erläutert wird. Ein großer Vorteil des Buches ist der umfangreiche Code, der auf GitHub abgerufen werden kann. Super fand ich auch die Aufgaben, die im Buch verteilt sind und zu denen im Anhang Lösungen aufgezeigt werden. Dadurch kann man die neu erworbenen Fähigkeiten gleich zum Einsatz bringen! Erfahrene Anwender mit SciPy werden wahrscheinlich eher wenig neues finden, was aber nicht schlimm ist, da das Buch eher für Einsteiger/leicht Fortgeschrittene konzipiert wurde. Falls man sich zur Zielgruppe zählt, eine klare Kaufempfehlung von mir!