Libro: Scientific Computing With Python: High-performance

Descripción

Libro: Scientific Computing with Python: High-performance scientific computing with NumPy, SciPy, and pandas, 2nd Edition

Descripción:
Aproveche esta guía completa y repleta de ejemplos para todas sus necesidades computacionales de Python. Características clave Aprenda los primeros pasos dentro de Python hasta conceptos altamente especializados. Explore ejemplos y fragmentos de código tomados de situaciones de programación típicas dentro de la informática científica. Profundice en conceptos esenciales de la informática, como iteración, programación orientada a objetos, pruebas y MPI, presentados en estrecha conexión con la informática científica. Descripción del libro
Python tiene un enorme potencial dentro del ámbito de la informática científica. Esta edición actualizada de Scientific Computing with Python presenta nuevos capítulos sobre interfaces gráficas de usuario, procesamiento eficiente de datos y computación paralela para ayudarlo a realizar computación matemática y científica de manera eficiente usando Python.
Este libro le ayudará a explorar nuevas funciones de sintaxis de Python y a crear diferentes modelos utilizando principios informáticos científicos. El libro presenta Python junto con las matemáticas y demuestra cómo aplicar los conceptos de Python en informática con la ayuda de ejemplos que involucran Python 3.8. Utilizará pandas para el análisis de datos básicos para comprender las necesidades modernas de la informática científica y cubrir las mejoras del módulo de datos y las funciones integradas. También explorará módulos de cálculo numérico como NumPy y SciPy, que permiten un acceso rápido a algoritmos numéricos altamente eficientes. Al aprender a utilizar el módulo de trazado Matplotlib, podrá representar sus resultados computacionales en charlas y publicaciones. Se dedica un capítulo especial a SymPy, una herramienta para unir cálculos simbólicos y numéricos.
Al final de este libro de Python, habrá adquirido una sólida comprensión de la automatización de tareas y de cómo implementar y probar algoritmos matemáticos dentro del ámbito de la informática científica. Lo que aprenderá Comprenderá los componentes básicos de las matemáticas computacionales, el álgebra lineal y los objetos de Python relacionados. Utilice Matplotlib para crear figuras y gráficos de alta calidad para dibujar y visualizar resultados desde la programación orientada a objetos (OOP) hasta la informática científica en Python. Descubra cómo utilizar pandas para ingresar al mundo del procesamiento de datos Manejar excepciones para escribir código confiable y utilizable Cubrir los aspectos manuales y automáticos de las pruebas para programación científica Familiarizarse con la computación paralela para aumentar la velocidad de cálculo ¿Para quién es este libro?
Este libro está dirigido a estudiantes con formación matemática, profesores universitarios que diseñan cursos modernos de programación, científicos de datos, investigadores, desarrolladores,y cualquiera que quiera realizar cálculos científicos en Python. Tabla de contenido Primeros pasos Variables y tipos básicos Tipos de contenedores Álgebra lineal: matrices Conceptos avanzados de matrices Trazado de funciones Clases Iteración de series y marcos de datos: trabajo con Pandas Comunicación mediante una interfaz gráfica de usuario Manejo de errores y excepciones Espacios de nombres, alcances y módulos Pruebas de entrada y salida Simbólicas Computación: SymPy interactuando con el sistema operativo Python para computación paralela Ejemplos completos

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