Produkte zum Begriff Python:
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Python for Data Science (Vasiliev, Yuli)
Python for Data Science , A hands-on, real-world introduction to data analysis with the Python programming language, loaded with wide-ranging examples. Python is an ideal choice for accessing, manipulating, and gaining insights from data of all kinds. Python for Data Science introduces you to the Pythonic world of data analysis with a learn-by-doing approach rooted in practical examples and hands-on activities. You’ll learn how to write Python code to obtain, transform, and analyze data, practicing state-of-the-art data processing techniques for use cases in business management, marketing, and decision support. You will discover Python’s rich set of built-in data structures for basic operations, as well as its robust ecosystem of open-source libraries for data science, including NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib, and more. Examples show how to load data in various formats, how to streamline, group, and aggregate data sets, and how to create charts, maps, and other visualizations. Later chapters go in-depth with demonstrations of real-world data applications, including using location data to power a taxi service, market basket analysis to identify items commonly purchased together, and machine learning to predict stock prices. , > , Erscheinungsjahr: 20220802, Produktform: Kartoniert, Autoren: Vasiliev, Yuli, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming Languages / Python, Keyword: nerd gifts;gift books;tech gifts;gifts for nerds;geek gifts;gifts for geeks;programmer gifts;data science;python for data science;machine learning;data analysis;learn python;python books;programming books;head first python;python programming for beginners;computer;technology;code;coding;coding for kids;algorithm;python;python programming;clean code;algorithms;python for data analysis;python machine learning;tech;learning python;python for beginners;coding for beginners;python data science, Fachschema: Data Mining (EDV)~Informatik~Programmiersprachen~Python (EDV), Fachkategorie: Data Mining~Informatik, Imprint-Titels: No Starch Press, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Text Sprache: eng, Verlag: Random House LLC US, Breite: 182, Höhe: 22, Gewicht: 438, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.32 € | Versand*: 0 € -
Vanderplas, Jake: Handbuch Data Science mit Python
Handbuch Data Science mit Python , Der unverzichtbare Werkzeugkasten für Data Science in der 2. Auflage Das bewährte Standardwerk jetzt in vollständig aktualisierter Neuauflage Behandelt die neuesten Versionen von IPython, NumPy, pandas, Matplotlib und Scikit-Learn Die leicht nachvollziehbaren Beispiele helfen Ihnen bei der erfolgreichen Einrichtung und Nutzung der Data-Science-Tools Inklusive Jupyter Notebooks, die es Ihnen ermöglichen, den Code direkt beim Lesen auszuprobieren Für viele Data Scientists ist Python die Sprache der Wahl, weil zahlreiche ausgereifte Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar sind. Jake VanderPlas versammelt in dieser 2. Auflage seines Standardwerks alle wichtigen Datenanalyse Tools in einem Band und erläutert deren Einsatz in der Praxis. Beschrieben werden IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn und verwandte Werkzeuge. Für Datenanalystinnen und analysten und Data Cruncher mit Python Kenntnissen ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert bei der Erledigung ihrer täglichen Aufgaben. Dazu gehören die Manipulation, Umwandlung und Bereinigung von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen sowie die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken und Machine Learning Modellen. Dieses Handbuch beschreibt die folgenden Tools: IPython und Jupyter bieten eine Umgebung für Berechnungen, die von vielen Data Scientists genutzt wird NumPy stellt das ndarray zum effizienten Speichern und Bearbeiten dicht gepackter Datenarrays bereit Pandas verfügt über das DataFrameObjekt für die Speicherung und Manipulation gelabelter und spaltenorientierter Daten Matplotlib ermöglicht die flexible und vielseitige Visualisierung von Daten Scikit-Learn unterstützt bei der Implementierung der wichtigsten und gebräuchlichsten Algorithmen für das Machine Learning »Jake beschreibt weit mehr als die Grundlagen dieser Open-Source-Tools; er erläutert die zugrunde liegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« -- Brian Granger, Physikprofessor und Mitbegründer des Jupyter-Projekts , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Thema: Verstehen, Länge: 240, Breite: 165, andere Sprache: 9781098121228, Relevanz: 0018, Tendenz: +1,
Preis: 49.90 € | Versand*: 0 € -
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Wie funktioniert objektorientierte Programmierung in Python?
In Python wird objektorientierte Programmierung durch die Definition von Klassen und die Erstellung von Objekten dieser Klassen erreicht. Eine Klasse ist eine Vorlage, die Attribute (Variablen) und Methoden (Funktionen) enthält, die auf Objekte dieser Klasse angewendet werden können. Durch die Verwendung von Vererbung können Klassen auch von anderen Klassen erben und deren Eigenschaften erweitern oder überschreiben. Objekte werden erstellt, indem man eine Instanz der Klasse erstellt und auf die Attribute und Methoden dieser Instanz zugreift.
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Was ist der Unterschied zwischen Hardware-Programmierung und Software-Programmierung?
Hardware-Programmierung bezieht sich auf das Schreiben von Code, der direkt auf Hardware-Komponenten wie Mikrocontrollern oder FPGA-Chips ausgeführt wird. Dies erfordert ein tiefes Verständnis der Hardware-Architektur und der Register-Level-Programmierung. Software-Programmierung hingegen bezieht sich auf das Schreiben von Code, der auf einem Betriebssystem oder einer virtuellen Maschine ausgeführt wird. Hier liegt der Fokus auf der Entwicklung von Anwendungen und der Nutzung von vorhandenen Software-Bibliotheken und APIs.
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Soll der Python-Computer Lottozahlen erraten?
Ja, Python kann verwendet werden, um Lottozahlen zu erraten. Es gibt verschiedene Ansätze, wie z.B. die Verwendung von Zufallszahlen oder statistischen Algorithmen, um mögliche Gewinnzahlen zu generieren. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass das Erraten von Lottozahlen immer noch auf Glück basiert und keine Garantie für einen Gewinn bietet.
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Der Python Editor 2 ist eine Software zur Bearbeitung von Python-Code.
Der Python Editor 2 ist eine Software, die speziell für die Bearbeitung von Python-Code entwickelt wurde. Mit diesem Editor können Python-Programmierer ihren Code schreiben, bearbeiten und testen. Er bietet Funktionen wie Syntaxhervorhebung, Autovervollständigung und Fehlerüberprüfung, um die Programmierung effizienter zu gestalten. Der Python Editor 2 ist ein nützliches Werkzeug für Anfänger und erfahrene Python-Entwickler, um ihre Projekte zu verwalten und zu verbessern.
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Wie lautet das Thema der Informatik Python Programmierung?
Das Thema der Informatik Python Programmierung befasst sich mit der Programmierung und Entwicklung von Softwareanwendungen unter Verwendung der Programmiersprache Python. Dabei werden grundlegende Konzepte und Techniken der Programmierung vermittelt, um effektive und effiziente Lösungen für verschiedene Probleme zu entwickeln. Es umfasst Themen wie Variablen, Datentypen, Bedingungen, Schleifen, Funktionen, Objektorientierte Programmierung und Datenstrukturen.
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Wie kann man Socket-Programmierung in Python durchführen?
In Python kann Socket-Programmierung mithilfe des `socket`-Moduls durchgeführt werden. Zuerst muss eine Socket-Instanz erstellt werden, indem man `socket.socket()` aufruft. Dann kann man die Socket-Instanz verwenden, um eine Verbindung zu einem Server herzustellen oder einen Server zu starten und auf eingehende Verbindungen zu warten. Man kann dann Daten senden und empfangen, indem man die Methoden `send()` und `recv()` auf der Socket-Instanz aufruft.
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Wo liegt der Fehler in der Python-Programmierung?
Ohne den genauen Code zu sehen, ist es schwierig, den Fehler zu identifizieren. Mögliche Fehler könnten Syntaxfehler, Logikfehler oder Fehler bei der Verwendung von Variablen oder Funktionen sein. Es ist wichtig, den Code sorgfältig zu überprüfen und möglicherweise Fehlermeldungen oder Ausgaben zu analysieren, um den Fehler zu finden.
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Was ist der Fehler bei der Python Socket-Programmierung?
Es ist schwierig, den genauen Fehler zu bestimmen, da dies von der spezifischen Implementierung abhängt. Es könnten jedoch verschiedene Fehler auftreten, wie z.B. Verbindungsprobleme, falsche IP- oder Portnummern, falsche Protokollversionen oder fehlerhafte Datenübertragung. Um den Fehler zu beheben, ist es wichtig, den Code sorgfältig zu überprüfen und mögliche Fehlerquellen zu identifizieren.
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