Learning IPython for Interactive Computing and Data Visualization

Author: Cyrille Rossant
Publisher: Packt Publishing Ltd
ISBN: 1783986999
Format: PDF, ePub
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Get started with Python for data analysis and numerical computing in the Jupyter notebook About This Book Learn the basics of Python in the Jupyter Notebook Analyze and visualize data with pandas, NumPy, matplotlib, and seaborn Perform highly-efficient numerical computations with Numba, Cython, and ipyparallel Who This Book Is For This book targets students, teachers, researchers, engineers, analysts, journalists, hobbyists, and all data enthusiasts who are interested in analyzing and visualizing real-world datasets. If you are new to programming and data analysis, this book is exactly for you. If you're already familiar with another language or analysis software, you will also appreciate this introduction to the Python data analysis platform. Finally, there are more technical topics for advanced readers. No prior experience is required; this book contains everything you need to know. What You Will Learn Install Anaconda and code in Python in the Jupyter Notebook Load and explore datasets interactively Perform complex data manipulations effectively with pandas Create engaging data visualizations with matplotlib and seaborn Simulate mathematical models with NumPy Visualize and process images interactively in the Jupyter Notebook with scikit-image Accelerate your code with Numba, Cython, and IPython.parallel Extend the Notebook interface with HTML, JavaScript, and D3 In Detail Python is a user-friendly and powerful programming language. IPython offers a convenient interface to the language and its analysis libraries, while the Jupyter Notebook is a rich environment well-adapted to data science and visualization. Together, these open source tools are widely used by beginners and experts around the world, and in a huge variety of fields and endeavors. This book is a beginner-friendly guide to the Python data analysis platform. After an introduction to the Python language, IPython, and the Jupyter Notebook, you will learn how to analyze and visualize data on real-world examples, how to create graphical user interfaces for image processing in the Notebook, and how to perform fast numerical computations for scientific simulations with NumPy, Numba, Cython, and ipyparallel. By the end of this book, you will be able to perform in-depth analyses of all sorts of data. Style and approach This is a hands-on beginner-friendly guide to analyze and visualize data on real-world examples with Python and the Jupyter Notebook.

IPython Interactive Computing and Visualization Cookbook Second Edition

Author: Cyrille Rossant
Publisher: Packt Publishing Ltd
ISBN: 1785881930
Format: PDF, ePub
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Learn to use IPython and Jupyter Notebook for your data analysis and visualization work. Key Features Leverage the Jupyter Notebook for interactive data science and visualization Become an expert in high-performance computing and visualization for data analysis and scientific modeling A comprehensive coverage of scientific computing through many hands-on, example-driven recipes with detailed, step-by-step explanations Book Description Python is one of the leading open source platforms for data science and numerical computing. IPython and the associated Jupyter Notebook offer efficient interfaces to Python for data analysis and interactive visualization, and they constitute an ideal gateway to the platform. IPython Interactive Computing and Visualization Cookbook, Second Edition contains many ready-to-use, focused recipes for high-performance scientific computing and data analysis, from the latest IPython/Jupyter features to the most advanced tricks, to help you write better and faster code. You will apply these state-of-the-art methods to various real-world examples, illustrating topics in applied mathematics, scientific modeling, and machine learning. The first part of the book covers programming techniques: code quality and reproducibility, code optimization, high-performance computing through just-in-time compilation, parallel computing, and graphics card programming. The second part tackles data science, statistics, machine learning, signal and image processing, dynamical systems, and pure and applied mathematics. What you will learn Master all features of the Jupyter Notebook Code better: write high-quality, readable, and well-tested programs; profile and optimize your code; and conduct reproducible interactive computing experiments Visualize data and create interactive plots in the Jupyter Notebook Write blazingly fast Python programs with NumPy, ctypes, Numba, Cython, OpenMP, GPU programming (CUDA), parallel IPython, Dask, and more Analyze data with Bayesian or frequentist statistics (Pandas, PyMC, and R), and learn from actual data through machine learning (scikit-learn) Gain valuable insights into signals, images, and sounds with SciPy, scikit-image, and OpenCV Simulate deterministic and stochastic dynamical systems in Python Familiarize yourself with math in Python using SymPy and Sage: algebra, analysis, logic, graphs, geometry, and probability theory Who this book is for This book is intended for anyone interested in numerical computing and data science: students, researchers, teachers, engineers, analysts, and hobbyists. A basic knowledge of Python/NumPy is recommended. Some skills in mathematics will help you understand the theory behind the computational methods.

Datenanalyse mit Python

Author: Wes McKinney
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960102143
Format: PDF, Mobi
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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Python Crashkurs

Author: Eric Matthes
Publisher: dpunkt.verlag
ISBN: 3960881460
Format: PDF, Docs
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"Python Crashkurs" ist eine kompakte und gründliche Einführung, die es Ihnen nach kurzer Zeit ermöglicht, Python-Programme zu schreiben, die für Sie Probleme lösen oder Ihnen erlauben, Aufgaben mit dem Computer zu erledigen. In der ersten Hälfte des Buches werden Sie mit grundlegenden Programmierkonzepten wie Listen, Wörterbücher, Klassen und Schleifen vertraut gemacht. Sie erlernen das Schreiben von sauberem und lesbarem Code mit Übungen zu jedem Thema. Sie erfahren auch, wie Sie Ihre Programme interaktiv machen und Ihren Code testen, bevor Sie ihn einem Projekt hinzufügen. Danach werden Sie Ihr neues Wissen in drei komplexen Projekten in die Praxis umsetzen: ein durch "Space Invaders" inspiriertes Arcade-Spiel, eine Datenvisualisierung mit Pythons superpraktischen Bibliotheken und eine einfache Web-App, die Sie online bereitstellen können. Während der Arbeit mit dem "Python Crashkurs" lernen Sie, wie Sie: - leistungsstarke Python-Bibliotheken und Tools richtig einsetzen – einschließlich matplotlib, NumPy und Pygal - 2D-Spiele programmieren, die auf Tastendrücke und Mausklicks reagieren, und die schwieriger werden, je weiter das Spiel fortschreitet - mit Daten arbeiten, um interaktive Visualisierungen zu generieren - Web-Apps erstellen und anpassen können, um diese sicher online zu deployen - mit Fehlern umgehen, die häufig beim Programmieren auftreten Dieses Buch wird Ihnen effektiv helfen, Python zu erlernen und eigene Programme damit zu entwickeln. Warum länger warten? Fangen Sie an!

Python kurz gut

Author: Mark Lutz
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3955617718
Format: PDF, ePub, Mobi
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Die objektorientierte Sprache Python eignet sich hervorragend zum Schreiben von Skripten, Programmen und Prototypen. Sie ist frei verfügbar, leicht zu lernen und zwischen allen wichtigen Plattformen portabel, einschließlich Linux, Unix, Windows und Mac OS. Damit Sie im Programmieralltag immer den Überblick behalten, sind die verschiedenen Sprachmerkmale und Elemente in Python – kurz & gut übersichtlich zusammengestellt. Für Auflage 5 wurde die Referenz komplett überarbeitet, erweitert und auf den neuesten Stand gebracht, so dass sie die beiden aktuellen Versionen 2.7 und 3.4 berücksichtigt. Python – kurz & gut behandelt unter anderem: Eingebaute Typen wie Zahlen, Listen, Dictionarys u.v.a.; nweisungen und Syntax für Entwicklung und Ausführung von Objekten; Die objektorientierten Entwicklungstools in Python; Eingebaute Funktionen, Ausnahmen und Attribute; pezielle Methoden zur Operatorenüberladung; Weithin benutzte Standardbibliotheksmodule und Erweiterungen; Kommandozeilenoptionen und Entwicklungswerkzeuge. Mark Lutz stieg 1992 in die Python-Szene ein und ist seitdem als aktiver Pythonista bekannt. Er gibt Kurse, hat zahlreiche Bücher geschrieben und mehrere Python-Systeme programmiert.

Visualize This

Author: Nathan Yau
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527760229
Format: PDF, Mobi
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A guide on how to visualise and tell stories with data, providing practical design tips complemented with step-by-step tutorials.

Data Science mit Python

Author: Jake VanderPlas
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
ISBN: 3958456979
Format: PDF, Kindle
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Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts

Statistik Workshop f r Programmierer

Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868993436
Format: PDF, ePub, Mobi
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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Regul re Ausdr cke Kochbuch

Author: Jan Goyvaerts
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3897219573
Format: PDF
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Fur Entwickler, die regelmaig mit Texten arbeiten, sind regulare Ausdrucke so lebensnotwendig wie die Luft zum Atmen. Doch wer sich nur oberflachlich mit diesem Hilfsmittel auskennt, gerat leicht in unangenehme Situationen. Selbst erfahrene Programmierer haben immer wieder mit schlechter Performance, falsch positiven oder falsch negativen Ergebnissen und unerklarlichen Fehlern zu kampfen. Dieses Kochbuch schafft Abhilfe: Anhand von uber 100 Rezepten fur C#, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby und VB.NET lernen Sie, wie Sie regulare Ausdrucke gekonnte einsetzen, typische Fallen umgehen und so viel wertvolle Zeit sparen. Mit Tutorial fur Anfanger: Falls Sie noch nicht - oder nur wenig - mit regularen Ausdrucken gearbeitet haben, dienen Ihnen die ersten Kapitel dieses Buchs als Tutorial, das Sie mit den Grundlagen der Regexes und empfehlenswerten Tools vertraut macht. So sind Sie fur die komplexeren Beispiele in den darauf folgenden Kapiteln bestens gerustet. Tricks und Ideen fur Profis: Auch erfahrene Regex-Anwender kommen ganz auf ihre Kosten: Jan Goyvaerts und Steven Levithan, zwei anerkannte Groen im Bereich regulare Ausdrucke, gewahren tiefe Einblicke in ihren Erfahrungsschatz und uberraschen mit eleganten Losungen fur fast jede denkbare Herausforderung. Deckt die unterschiedlichen Programmiersprachen ab: In allen Rezepten werden Regex-Optionen sowie Varianten fur die verschiedenen Programmier- und Skriptsprachen aufgezeigt. Damit lassen sich sprachenspezifische Bugs sicher vermeiden.