Aplicarea matematicii cu Python: Rețete practice pentru rezolvarea problemelor de matematică computațională folosind programarea Python și bibliotecile sale

Recenzii ale cititorilor

Cartea este bine primită pentru acoperirea sa practică a Python pentru ingineri și matematicieni, în special în domenii relevante pentru învățarea automată, matematică și statistică. Cu toate acestea, există critici cu privire la calitatea imprimării.

Conținut relatabil pentru ingineri, acoperind subiecte relevante precum pandas, numpy, sympy și scipy.

Oferă exemple și aplicații practice, în special pentru metodele Monte Carlo.

(pe baza a 4 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Descoperiți soluții și tehnici ușor de urmat pentru a vă ajuta să implementați concepte matematice aplicate, cum ar fi probabilitatea, calculul și ecuațiile, utilizând bibliotecile numerice și științifice Python

Caracteristici principale

⬤ Calculează probleme matematice complexe folosind logica de programare cu ajutorul rețetelor pas cu pas.

⬤ Învățați cum să utilizați bibliotecile Python pentru calcul, modelare matematică și statistică.

⬤ Descoperiți tehnici simple, dar eficiente pentru rezolvarea ecuațiilor matematice și aplicați-le în statisticile din lumea reală.

Descrierea cărții

Python, unul dintre cele mai populare limbaje de programare din lume, are o serie de pachete puternice care vă ajută să abordați probleme matematice complexe într-un mod simplu și eficient. Aceste capacități de bază îi ajută pe programatori să deschidă calea pentru construirea de aplicații interesante în diverse domenii, cum ar fi învățarea automată și știința datelor, folosind cunoștințe din domeniul matematicii computaționale.

Cartea vă învață cum să rezolvați problemele cu care vă confruntați într-o mare varietate de domenii matematice, inclusiv calculul, probabilitatea, statistica și știința datelor, teoria grafurilor, optimizarea și geometria. Veți începe prin dezvoltarea competențelor de bază și învățarea despre pachetele acoperite în stiva științifică Python, inclusiv NumPy, SciPy și Matplotlib. Pe măsură ce avansați, vă veți familiariza cu subiecte mai avansate de calcul, probabilitate și rețele (teoria grafurilor). După ce veți dobândi o înțelegere solidă a acestor subiecte, veți descoperi aplicațiile Python în știința datelor și statistică, prognoză, geometrie și optimizare. Ultimele capitole vă vor purta printr-o colecție de probleme diverse, inclusiv lucrul cu formate de date specifice și accelerarea codului.

La sfârșitul acestei cărți, veți avea un arsenal de soluții practice de codare care pot fi utilizate și modificate pentru a rezolva o gamă largă de probleme practice în matematica computațională și știința datelor.

Ce veți învăța

⬤ Să vă familiarizați cu pachetele, instrumentele și bibliotecile de bază în Python pentru rezolvarea problemelor matematice.

⬤ Explorați diverse tehnici care vă vor ajuta să rezolvați probleme matematice computaționale.

⬤ Înțelegeți conceptele de bază ale matematicii aplicate și cum le puteți aplica în informatică.

⬤ Descoperiți cum să alegeți cel mai potrivit pachet, instrument sau tehnică pentru a rezolva o anumită problemă.

⬤ Implementați comploturi matematice de bază, schimbați stilurile comploturilor și adăugați etichete la comploturi utilizând Matplotlib.

⬤ Să vă familiarizați cu teoria probabilităților cu metodele de inferență bayesiană și Markov Chain Monte Carlo (MCMC).

Pentru cine este această carte

Această carte se adresează programatorilor profesioniști și studenților care doresc să rezolve probleme matematice din punct de vedere computațional utilizând Python. Cunoștințele avansate de matematică nu sunt o cerință, dar o cunoaștere de bază a matematicii vă va ajuta să profitați la maximum de această carte. Cartea presupune familiarizarea cu conceptele Python privind structurile de date.