Код товара: 5196031595
Постоплата
Scientific Computing with Python - Second Edition. High-performance scientific computing with NumPy, SciPy, and pandas
Тип книги:
Печать по требованию
О товаре
Перейти к описанию
Автор на обложке
Claus Führer; Jan Erik Solem; Olivier Verdier
Год выпуска
2026
Тип бумаги в книге
Офсетная
Тип обложки
Мягкая обложка
Тип книги
Печать по требованию
О книге
Печатная книга «Scientific Computing with Python - Second Edition. High-performance scientific computing with NumPy, SciPy, and pandas» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 392 страниц, она на
2 077 ₽ 6 939 ₽
Магазин
Подписаться
Т8 Информационные т...
Перейти4.9
Чат
Заказы
22.2 K
О магазине
Часто задаваемые вопросы
Описание
Scientific Computing with Python - Second Edition. High-performance scientific computing with NumPy, SciPy, and pandasПечатная книга «Scientific Computing with Python - Second Edition. High-performance scientific computing with NumPy, SciPy, and pandas» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 392 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издания — 205x260 мм. Все книги аккуратно упаковываем в прочный трёхслойный непрозрачный картонный конверт.
Leverage this example-packed, comprehensive guide for all your Python computational needs
Key Features:
Learn the first steps within Python to highly specialized conceptsExplore examples and code snippets taken from typical programming situations within scientific computing_Delve into essential computer science concepts like iterating, object-oriented programming, testing, and MPI presented in strong connection to applications within scientific computing.
Book Description:
Python has tremendous potential within the scientific computing domain. This updated edition of Scientific Computing with Python features new chapters on graphical user interfaces, efficient data processing, and parallel computing to help you perform mathematical and scientific computing efficiently using Python.
This book will help you to explore new Python syntax features and create different models using scientific computing principles. The book presents Python alongside mathematical applications and demonstrates how to apply Python concepts in computing with the help of examples involving Python 3_8. You'll use pandas for basic data analysis to understand the modern needs of scientific computing, and cover data module improvements and built-in features. You'll also explore numerical computation modules such as NumPy and SciPy, which enable fast access to highly efficient numerical algorithms. By learning to use the plotting module Matplotlib, you will be able to represent your computational results in talks and publications. A special chapter is devoted to SymPy, a tool for bridging symbolic and numerical computations.
By the end of this Python book, you'll have gained a solid understanding of task automation and how to implement and test mathematical algorithms within the realm of scientific computing.
What You Will Learn:
Understand the building blocks of computational mathematics, linear algebra, and related Python objectsUse Matplotlib to create high-quality figures and graphics to draw and visualize resultsApply object-oriented programming (OOP) to scientific computing in PythonDiscover how to use pandas to enter the world of data processingHandle exceptions for writing reliable and usable codeCover manual and automatic aspects of testing for scientific programmingGet to grips with parallel computing to increase computation speed
Who this book is for:
This book is for students with a mathematical background, university teachers designing modern courses in programming, data scientists, researchers, developers, and anyone who wants to perform scientific computation in Python.
Packt — это книги, написанные разработчиками для разработчиков, – экспертные знания, которые вы больше нигде не найдете в Интернете
Leverage this example-packed, comprehensive guide for all your Python computational needs
Key Features:
Learn the first steps within Python to highly specialized conceptsExplore examples and code snippets taken from typical programming situations within scientific computing_Delve into essential computer science concepts like iterating, object-oriented programming, testing, and MPI presented in strong connection to applications within scientific computing.
Book Description:
Python has tremendous potential within the scientific computing domain. This updated edition of Scientific Computing with Python features new chapters on graphical user interfaces, efficient data processing, and parallel computing to help you perform mathematical and scientific computing efficiently using Python.
This book will help you to explore new Python syntax features and create different models using scientific computing principles. The book presents Python alongside mathematical applications and demonstrates how to apply Python concepts in computing with the help of examples involving Python 3_8. You'll use pandas for basic data analysis to understand the modern needs of scientific computing, and cover data module improvements and built-in features. You'll also explore numerical computation modules such as NumPy and SciPy, which enable fast access to highly efficient numerical algorithms. By learning to use the plotting module Matplotlib, you will be able to represent your computational results in talks and publications. A special chapter is devoted to SymPy, a tool for bridging symbolic and numerical computations.
By the end of this Python book, you'll have gained a solid understanding of task automation and how to implement and test mathematical algorithms within the realm of scientific computing.
What You Will Learn:
Understand the building blocks of computational mathematics, linear algebra, and related Python objectsUse Matplotlib to create high-quality figures and graphics to draw and visualize resultsApply object-oriented programming (OOP) to scientific computing in PythonDiscover how to use pandas to enter the world of data processingHandle exceptions for writing reliable and usable codeCover manual and automatic aspects of testing for scientific programmingGet to grips with parallel computing to increase computation speed
Who this book is for:
This book is for students with a mathematical background, university teachers designing modern courses in programming, data scientists, researchers, developers, and anyone who wants to perform scientific computation in Python.
Packt — это книги, написанные разработчиками для разработчиков, – экспертные знания, которые вы больше нигде не найдете в Интернете
- Артикул
- 5196031595
- Автор на обложке
- Claus Führer; Jan Erik Solem; Olivier Verdier
- Год выпуска
- 2026
- Тип бумаги в книге
- Офсетная
- Тип обложки
- Мягкая обложка
- Тип книги
- Печать по требованию
- Язык издания
- Английский
- Количество страниц
- 392
- Размеры, мм
- 205x260
- Вес товара, г
- 949
- ISBN
- 9781838822323
- Возрастные ограничения
- 12+
Подборки товаров в категории Книги: Компьютерные технологии
Отзывы о товаре
8
Scientific Computing with Python - Second Edition. High-performance scientific computing with NumPy, SciPy, and pandas
Показать сначала:
новые и полезные
с высокой оценкой
В
Валерий м.
27 декабря 2024
Отзыв устарел
полезная литература
Вам помог этот отзыв?
Дмитрий П.
9 мая 2025
Отзыв устарел
книга в целом очень даже норм, но
- старая и частично устаревшая
- почти во всех отношениях для самых новичков
- почти все темы рассмотрены на очень поверхностном уровне
было приятно почитать про sympy, mpi, но в остальном примерно ничего интересного
Вам помог этот отзыв?
Д
Дмитрий М.
3 февраля 2026
П
Павел Г.
16 июня 2025
Отзыв устарел
С
Сергей К.
4 мая 2025
Отзыв устарел
К
Константин З.
5 апреля 2025
Отзыв устарел
П
Петр
18 сентября 2023
Отзыв устарел
Б
Борисов Владислав
9 сентября 2023
Отзыв устарел
5 / 5
Рейтинг формируется на основе актуальных отзывов
5 звёзд
7
4 звезды
1
3 звезды
0
2 звезды
0
1 звезда
0
Как правильно задавать вопросы?
Будьте вежливы и спрашивайте о товаре, на карточке которого вы находитесь
Если вы обнаружили ошибку в описанием товара, воспользуйтесь функцией
Как отвечать на вопросы?
Отвечать на вопросы могут клиенты, купившие товар, и официальные представители.
Выбрать «Лучший ответ» может только автор вопроса, если именно этот ответ ему помог.