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Numerical Python: A Practical Techniques Approach for Industry Broché – 28 septembre 2015
Il y a une édition plus récente de cet article:
Numerical Pythonby Robert Johansson shows you how to leverage the numerical and mathematical modules in Python and its Standard Library as well as popular open source numerical Python packages like NumPy, FiPy, matplotlib and more to numerically compute solutions and mathematically model applications in a number of areas like big data, cloud computing, financial engineering, business management and more.
After reading and using this book, you'll get some takeaway case study examples of applications that can be found in areas like business management, big data/cloud computing, financial engineering (i.e., options trading investment alternatives), and even games.
Up until very recently, Python was mostly regarded as just a web scripting language. Well, computational scientists and engineers have recently discovered the flexibility and power of Python to do more. Big data analytics and cloud computing programmers are seeing Python's immense use. Financial engineers are also now employing Python in their work. Python seems to be evolving as a language that can even rival C++, Fortran, and Pascal/Delphi for numerical and mathematical computations.
- Nombre de pages de l'édition imprimée512 pages
- LangueAnglais
- Date de publication28 septembre 2015
- Dimensions17.78 x 2.95 x 25.4 cm
- ISBN-101484205545
- ISBN-13978-1484205549
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- Images relatives à la sécurité des produitsInformations sur le fabricantPersonne responsable
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Description du produit
Biographie de l'auteur
Détails sur le produit
- Éditeur : Apress; 1st ed. édition (28 septembre 2015)
- Langue : Anglais
- Broché : 512 pages
- ISBN-10 : 1484205545
- ISBN-13 : 978-1484205549
- Poids de l'article : 889 g
- Dimensions : 17.78 x 2.95 x 25.4 cm
- Classement des meilleures ventes d'Amazon : 3 089 en Python
- 3 368 en Algorithmique de programmation
- 25 457 en Développement Web (Livres)
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Das Buch ist nicht geeignet für Python-Einsteiger - es werden hier keine Grundlagen der Programmierung und insbesondere, um Python zu lernen, gehandelt. Dafür eignen sich andere Bücher, m.E. am Besten zu empfehlen ist "Beginning Python: From Novice to Professional" (2nd Edition) von Magnus Lie Hetland.
Für diejenigen, die stattdessen schon einigermaßen fit in Programmieren sind und Python gut kennen, kann die Nutzung der o.g. Bibliotheken, die nicht zur Python Standard Library gehören, in Frage kommen. Besonders, wenn Python als Tool für technische/wissenschaftliche Berechnungen dienen soll. Leider gibt es viel zu viel über diese Bibliotheken in Internet-Foren sowie Tausende von Seiten auf den offiziellen Webseiten.
Um nicht zu viel Zeit in Stöbern und Lesen zu verlieren und schnell einsteigen zu können, hilft dieses Buch wirklich sehr. Hier wird die Verwendung von NumPy, SimPy und Matplotlib in den ersten Kapiteln gezeigt, um eine Vielzahl an möglichen Aufgaben zu erledigen. Dies wird dann die Basis sein, um sowohl rechnerisch als auch graphisch weitere Probleme anzugehen. Die Lösung von Gleichungssystemen sowie gewöhnlichen und partiellen Differentialgleichungen (ganz interessant der Teil über die Finite Elementenmethode), die Integralrechnung, Statistik, Machine Learning werden gut und praktisch erklärt - auf die passende Bibliothek für jedes von diesen Themen wird auch eingegangen.
Last but not least: das letzte Kapitel beschäftigt sich mit der Codeoptimierung bzw. mit der Steigerung der Rechenschnelligkeit durch just-in-time Kompilation (via Numba) und ahead-of-time Kompilation (Cython). Leider handelt es sich lediglich um Vorgeschmack, denn es gibt weiterführende Bücher zu den Themen (für Cython sehr zu empfehlen ist "Cython - A Guide for Python Programmers" von Kurt W. Smith), die wesentlich ausführlicher sind.
Insgesamt aber ein Buch, das mir sehr gut gefallen hat.
