Applying Math with Python: Gyakorlati receptek számítási matematikai problémák megoldásához a Python programozás és könyvtárai segítségével

Olvasói vélemények

A könyvet a Python gyakorlatias, mérnökök és matematikusok számára készült, különösen a gépi tanulás, a matematika és a statisztika szempontjából releváns területeken. A nyomtatás minőségével kapcsolatban azonban vannak kritikák.

Mérnököknek szóló, releváns témákat, például a pandas, numpy, sympy és scipy témaköröket tárgyaló, közérthető tartalom.

Gyakorlati példákat és alkalmazásokat nyújt, különösen a Monte Carlo módszerek esetében.

(4 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Applying Math with Python: Practical recipes for solving computational math problems using Python programming and its libraries

Könyv tartalma:

Fedezze fel a könnyen követhető megoldásokat és technikákat, amelyek segítenek az olyan alkalmazott matematikai fogalmak, mint a valószínűségszámítás, számítás és egyenletek megvalósításában a Python numerikus és tudományos könyvtárainak használatával

Főbb jellemzők

⬤ Bonyolult matematikai problémák kiszámítása programozási logika segítségével, lépésről lépésre bemutatott receptek segítségével.

⬤ Tanulja meg, hogyan használhatja a Python könyvtárakat számításokhoz, matematikai modellezéshez és statisztikához.

⬤ Fedezze fel a matematikai egyenletek megoldásának egyszerű, de hatékony technikáit, és alkalmazza azokat a valós statisztikai gyakorlatban.

Könyvismertető

A Python, a világ egyik legnépszerűbb programozási nyelve számos nagy teljesítményű csomaggal rendelkezik, amelyek segítségével egyszerűen és hatékonyan oldhat meg összetett matematikai problémákat. Ezek az alapvető képességek segítik a programozókat abban, hogy a számítási matematika területén szerzett ismeretek felhasználásával izgalmas alkalmazásokat építhessenek különböző területeken, például a gépi tanulás és az adattudomány területén.

A könyv megtanítja, hogyan oldja meg a legkülönbözőbb matematikai területeken felmerülő problémákat, beleértve a számítást, a valószínűségszámítást, a statisztikát és az adattudományt, a gráfelméletet, az optimalizálást és a geometriát. Az alapvető készségek fejlesztésével és a Python tudományos stackjében szereplő csomagok, köztük a NumPy, a SciPy és a Matplotlib megismerésével kezd. Ahogy haladsz előre, megismerkedsz a számítás, a valószínűségszámítás és a hálózatok (gráfelmélet) haladóbb témáival. Miután megalapozott ismereteket szereztél ezekről a témákról, felfedezheted a Python alkalmazásait az adattudomány és a statisztika, az előrejelzés, a geometria és az optimalizálás területén. Az utolsó fejezetek különféle problémák gyűjteményén keresztül vezetnek végig, beleértve a speciális adatformátumokkal való munkát és a kód gyorsítását.

A könyv végére olyan gyakorlati kódolási megoldások arzenálja lesz a kezében, amelyeket a számítási matematika és az adattudomány számos gyakorlati problémájának megoldására használhat és módosíthat.

Amit megtanulhat

⬤ Megismerkedik a matematikai problémák megoldására szolgáló alapvető Python-csomagokkal, eszközökkel és könyvtárakkal.

⬤ Tapasztalja meg a különböző technikákat, amelyek segítenek a számítási matematikai problémák megoldásában.

⬤ Tudja meg az alkalmazott matematika alapfogalmait, és azt, hogyan alkalmazhatja azokat az informatikában.

⬤ Tudja meg, hogyan válassza ki a legmegfelelőbb csomagot, eszközt vagy technikát egy adott probléma megoldásához.

⬤ Matematikai alapszintű ábrázolás megvalósítása, az ábrázolási stílusok megváltoztatása és címkék hozzáadása az ábrákhoz a Matplotlib segítségével.

⬤ Tanuljon megismerkedni a valószínűségelmélettel a Bayes-féle következtetés és a Markov-láncos Monte Carlo (MCMC) módszerek segítségével.

Kinek szól ez a könyv

Ez a könyv olyan professzionális programozóknak és diákoknak szól, akik matematikai problémákat szeretnének számítással megoldani Python segítségével. A haladó matematikai tudás nem követelmény, de a matematikai alapismeretek segítenek abban, hogy a legtöbbet hozza ki ebből a könyvből. A könyv feltételezi az adatszerkezetek Python-féle fogalmainak ismeretét.