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SciPy and NumPy [Englisch] [Taschenbuch]

Eli Bressert
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Kurzbeschreibung

20. Dezember 2012
Are you new to SciPy and NumPy? Do you want to learn it quickly and easily through examples and a concise introduction? Then this is the book for you. You'll cut through the complexity of online documentation and discover how easily you can get up to speed with these Python libraries. Ideal for data analysts and scientists in any field, this overview shows you how to use NumPy for numerical processing, including array indexing, math operations, and loading and saving data. You'll learn how SciPy helps you work with advanced mathematical functions such as optimization, interpolation, integration, clustering, statistics, and other tools that take scientific programming to a whole new level. The new edition is now available, fully revised and updated in June 2013.* Learn the capabilities of NumPy arrays, element-by-element operations, and core mathematical operations* Solve minimization problems quickly with SciPy's optimization package* Use SciPy functions for interpolation, from simple univariate to complex multivariate cases* Apply a variety of SciPy statistical tools such as distributions and functions* Learn SciPy's spatial and cluster analysis classes* Save operation time and memory usage with sparse matrices

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Produktinformation

  • Taschenbuch: 79 Seiten
  • Verlag: O'Reilly & Associates; Auflage: 1 (20. Dezember 2012)
  • Sprache: Englisch
  • ISBN-10: 1449305466
  • ISBN-13: 978-1449305468
  • Größe und/oder Gewicht: 23 x 17,9 x 0,5 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 2.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (2 Kundenrezensionen)
  • Amazon Bestseller-Rang: Nr. 68.742 in Fremdsprachige Bücher (Siehe Top 100 in Fremdsprachige Bücher)

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Produktbeschreibungen

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Eli Bressert is a PhD astrophysics student, Chandra Science Imager, and contributor to astrobetter.com and astropython.org. He develops Python apps like ATpy, APLpy, and Luj.

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3.0 von 5 Sternen Ein Teaser, mehr nicht! 2. Februar 2013
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
Wenn man sich einen ersten Überblick zum Appetit holen über die Python NumPy- und SciPy-Bibliotheken verschaffen möchte, dann ist das Heft OK. Allerdings kann man das auch über das Internet kostenfrei.

Einziger Vorteil: Ich habe mich durch die gut 50 Seiten in der Badewanne liegend durchgearbeitet; das mache ich mit dem Notebook nicht;)
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1.0 von 5 Sternen Kann man sich sparen 23. Februar 2014
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
Der Inhalt: 9 Seiten über Numpy, 34 Seiten über SciPy. Das wars! Dann noch 5 Seiten über zwei Scikit Anwendungen. Ich frage mich, was ein solches Buch soll. Das ganze wird dann noch durch Fehler in den Codebeispielen gekrönt.
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Die hilfreichsten Kundenrezensionen auf Amazon.com (beta)
Amazon.com: 2.8 von 5 Sternen  14 Rezensionen
17 von 17 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
1.0 von 5 Sternen Too short & too many errors to be worth paying for 19. Dezember 2012
Von Sunnyboy - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
There are a number of *free* webpages, tutorials and PDF's that explain numpy and scipy, at least one of them is longer than this 'book.' I am reviewing this booklet in light of those resources. It fails on two accounts:

As another reviewer has pointed out there are a number or errors in the examples (I suspect these are typos but for such a short booklet with so few examples there is no excuse for so many typos). Note, that I am not so picky about grammar errors - but lines of code are intended to be typed in verbatim. How frustrating it is to have error filled examples. [This is less excusable than grammar errors because bad code can be found so easily by actually trying it]

Further, this booklet doesn't have enough detail on these libraries to explain how and when one would want to use some of these algorithms and it is too long to be a cheat sheet for calling sequences (and outrageously priced for a mere cheat sheet). It is neither fish nor fowl so I do not recommend wasting your time or money on it. An internet search will turn up many explanations of both scipy and numpy you can find the details *and* cheat sheets for free.
15 von 15 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
3.0 von 5 Sternen Lots of errors in the examples 4. Dezember 2012
Von Chris Garrard - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Taschenbuch
I've only read the chapter on numpy so far, but have noticed several syntax errors in the examples already. They will not work as written. You'd think in a book this short, they could do a better job of proofreading. I wouldn't suggest this book to a newbie for that reason and because I think he skips over some important details. Perhaps the book should've been longer and explained things a bit better. Despite those complaints, there is some good info in the book.
12 von 13 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
4.0 von 5 Sternen Expect a quick and easy intro 6. Dezember 2012
Von MSE fanatic - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
First off, this short monograph is intended to give someone who is a newly intermediate python user the working knowledge of numpy and scipy modules. This is not intended to explore every aspect in detail. Python and its modules, in general, are "living" objects, thus things change making internet documentation the best choice for an in depth look at the inner workings. Ideally this is for someone who has worked with matlab, mathematica,etc and needs similar functionality in a python environment. One of the reviewers stated syntaxial errors, but I haven't noticed any yet. I do think the author left out another import module which is also used frequently along with numpy and scipy, matplotlib used for 2D plotting. However there are two good workbooks for beginners in both numpy and matplotlib:

NumPy 1.5 Beginner's Guide
Matplotlib for Python Developers.

I do think the price point for this text is too high, should be more around $10-12.
6 von 6 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
3.0 von 5 Sternen Not really what I expected... 26. Dezember 2012
Von Aaron D. Lawson - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Kindle Edition|Verifizierter Kauf
As with a lot of the other reviewers, I was disappointed that this book is really just a short pamphlet, giving a sampling of what SciPy and NumPy can do. I had been on the waiting list for this for many months, and I think when I advanced purchased it it was going to be much more ambitious and longer. There was a long delay in getting this out and things may have changed, I don't know. In any case the book isn't bad, it's just misleading the buyer into thinking they are getting a real book when it isn't. Definitely not worth the $18 I paid for it, I think it would be better priced at $10 or so, and for the description to highlight the form factor of the book.
10 von 12 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
2.0 von 5 Sternen Very short 3. Dezember 2012
Von Nathan - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
The book isn't bad, but it's really short. I didn't notice before I ordered, but it's only 60 pages of real content.
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