Instrumente Python pentru cercetători: O introducere în utilizarea Anaconda, Jupyterlab și a bibliotecilor științifice Python

Recenzii ale cititorilor

Această carte este o resursă valoroasă pentru cei care doresc să învețe Python pentru analitică și lucrări științifice. Este apreciată pentru claritatea sa și acoperirea temeinică a subiectelor esențiale, deși este posibil să nu fie potrivită pentru cei care doresc o explorare aprofundată a limbajului. Ea servește atât ca un ghid pentru începători, cât și ca o referință utilă pentru utilizatorii experimentați.

Cartea este clară și ușor de înțeles, transmite eficient informații esențiale, este utilă pentru începătorii care învață Python pentru analiză și oferă informații utile despre bibliotecile de vizualizare. De asemenea, include secțiuni detaliate de care pot beneficia atât utilizatorii noi, cât și cei experimentați.

Unele secțiuni, în special cele axate pe configurarea mediului, pot părea prea detaliate sau se pot prelungi pentru cititorii mai experimentați. Este posibil să nu fie potrivit pentru cei care caută o aprofundare a limbajului de programare Python în sine.

(pe baza a 6 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Python Tools for Scientists: An Introduction to Using Anaconda, Jupyterlab, and Python's Scientific Libraries

Conținutul cărții:

O introducere în limbajul de programare Python și în cele mai populare instrumente ale sale pentru oamenii de știință, ingineri, studenți și oricine dorește să utilizeze Python pentru cercetare, simulări și colaborare.

Python Tools for Scientists vă va prezenta instrumentele Python pe care le puteți utiliza în cercetarea științifică, inclusiv Anaconda, Spyder, Jupyter Notebooks, JupyterLab și numeroase biblioteci Python. Veți învăța să utilizați Python pentru sarcini precum crearea de vizualizări, reprezentarea informațiilor geospațiale, simularea evenimentelor naturale și manipularea datelor numerice.

După ce ați construit un mediu de programare optim cu Anaconda, veți învăța cum să vă organizați proiectele și să utilizați interpretoare, editoare de text, notebook-uri și medii de dezvoltare pentru a lucra cu codul dumneavoastră. După prezentarea rapidă a cărții cu Python, veți vizita o serie de instrumente și biblioteci științifice, precum scikit-learn și seaborn, pe care le puteți utiliza pentru a vă manipula și vizualiza datele sau pentru a le analiza cu algoritmi de învățare automată.

Veți învăța, de asemenea, cum să:

⬤ Creați proiecte izolate în medii virtuale, construiți notebook-uri interactive, testați codul în consola Qt și utilizați caracteristicile de dezvoltare interactivă ale Spyder.

⬤ Utilizați tipurile de date încorporate în Python, scrieți funcții și clase personalizate și documentați-vă codul.

⬤ Reprezentați datele cu bibliotecile esențiale NumPy, Matplotlib și pandas.

⬤ Utilizați bibliotecile Python de complot, precum Plotly, HoloViews și Datashader, pentru a gestiona seturi mari de date și a crea vizualizări 3D.

Indiferent de domeniul dumneavoastră științific, Python Tools for Scientists vă va arăta cum să alegeți cele mai bune instrumente pentru a vă satisface nevoile de cercetare și analiză computațională.