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Numerical Python: A Practical Techniques Approach for Industry Broché – 28 septembre 2015

5,0 5,0 sur 5 étoiles 5 évaluations

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.

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Biographie de l'auteur

Robert Johansson is a numerical Python expert, computational scientist. He has experience with SciPy, NumPy and works on QuTiP, an open-source python framework for simulating the dynamics of quantum systems.

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
  • Commentaires client :
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robert johansson
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Llewelyn
5,0 sur 5 étoiles Practical indeed, very usable, and an interesting read beyond one's own domain.
Avis laissé aux États-Unis le 19 février 2016
In the last 50 years there are two things that have emerged in a technological world. First, applied mathematics has moved much more into numerical methods than in trying to solve problems analytically. The second thing that has emerged is that computing has both led and followed the numerical computing revolution. Python, amongst languages, is arguably a language with links to optimized code (such as C or Fortran) plus a language capable of a plethora of tasks, including scientific calculation, statistical modelling, network analysis, machine learning, language processing, and so forth. Johansson's book fits beautifully into a niche where serious science or other endeavour requires both some cookbook code and explanation of some basics. This book steps beautifully through from setting up to topics that will help a person with intermediate mathematical understanding and basic Python programming skill implement practical and useful code. There is a coding consistency that allows the user to add and modularise code blocks, if required. There is the support of code online. As a fairly critical consumer of literature purporting to be of practical industry use, my sense is that this book exceeds expectations.
PL76
5,0 sur 5 étoiles Sehr gutes Kochbuch für Python-Anwender
Avis laissé en Allemagne le 2 mars 2016
Dieses Buch ist ein sehr gutes Kochbuch für Python-Anwender, die häufig mit den wohlbekannten (open source) Python-Libraries NumPy, SciPy, SimPy, Matplotlib usw. arbeiten.
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.
Martinez Paul
5,0 sur 5 étoiles Great book
Avis laissé aux États-Unis le 27 février 2018
Great book; I chose it because I wanted to go deeper into Python for mathematical calculations. The book will walk you through the packages you need to perform several calculations in scientific computing with Python. It will tell you how to install the packages, how to launch them, and how to use them. Check the table of contents to confirm the topics you're looking for are covered.
Amazon Kunde
5,0 sur 5 étoiles Der standard für numpy
Avis laissé en Allemagne le 28 février 2017
Das Buch führt alle Aspekte von numpy aus, und stellt z.B. das ndarray mit allen möglichen Filtern dar. Hat mir beim Verständnis des slicing sehr geholfen.