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| 090 | ▼a 005.133 ▼b J65n | |
| 100 | 1 | ▼a Johansson, Robert. |
| 245 | 1 0 | ▼a Numerical python : ▼b a practical techniques approach for industry / ▼c Robert Johansson. |
| 260 | ▼a New York, NY : ▼b Apress, ▼c 2015. | |
| 300 | ▼a xxii, 487 p. : ▼b ill. ; ▼c 26 cm. | |
| 490 | 1 | ▼a Expert's voice in Python |
| 504 | ▼a Includes bibliographical references and index. | |
| 650 | 0 | ▼a Python (Computer program language). |
| 650 | 0 | ▼a Computer programming. |
| 830 | 0 | ▼a Expert's voice in Python. |
| 945 | ▼a KLPA |
소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 과학도서관/Sci-Info/지정도서 | 청구기호 005.133 J65n | 등록번호 121235463 (10회 대출) | 도서상태 지정도서 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
책소개
Numerical Python by Robert Johansson shows you how to leverage the numerical and mathematical modules in Python and its Standard Library as well as popular open source numerical Python packages like NumPy, FiPy, matplotlib and more to numerically compute solutions and mathematically model applications in a number of areas like big data, cloud computing, financial engineering, business management and more.
After reading and using this book, you'll get some takeaway case study examples of applications that can be found in areas like business management, big data/cloud computing, financial engineering (i.e., options trading investment alternatives), and even games.
Up until very recently, Python was mostly regarded as just a web scripting language. Well, computational scientists and engineers have recently discovered the flexibility and power of Python to do more. Big data analytics and cloud computing programmers are seeing Python's immense use. Financial engineers are also now employing Python in their work. Python seems to be evolving as a language that can even rival C++, Fortran, and Pascal/Delphi for numerical and mathematical computations.
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저자소개
로버트 요한슨(지은이)
스웨덴 찰머스(Chalmers) 공대의 이론 물리학 박사 학위를 받은 숙련된 Python 프로그래머 겸 전산학자다. 학계, 산업계의 과학 컴퓨팅 분야에서 10년 이상 일했고 오픈 소스 개발과 독점적 연구 프로젝트에 참여했다. 오픈 소스에 기여한 부분으로는 양자 시스템의 역학을 시뮬레이션하기 위한 인기 있는 Python 프레임워크인 QuTiP에 대한 연구와 과학 컴퓨팅 환경에서 인기 있는 Python 라이브러리가 있다. 과학 컴퓨팅과 소프트웨어 개발에 열정을 쏟고 있으며 이 분야들을 최적의 결과로 결합시키기 위한 모범 사례, 즉 새롭고 재현 가능하며 확장 가능한 컴퓨터 결과를 가르치고 전달하는 데 전념하고 있다. 이론 물리학과 컴퓨터 물리학 분야에서 5년간 박사 후 과정을 거쳤으며 현재 IT 업계에서 데이터 과학자로 일하고 있다.
목차
1. Introduction to computing with Python.- 2. Vectors, matrices and multidimensional arrays.- 3. Symbolic computing.- 4. Plotting and visualization.- 5. Equation solving.- 6. Optimization.- 7. Interpolation.- 8. Integration.- 9. Ordinary differential equations.- 10. Sparse matrices and graphs.- 11. Partial differential equations.- 12. Data processing and analysis.- 13. Statistics.- 14. Statistical modeling.- 15. Machine learning.- 16. Bayesian statistics.- 17. Signal and image processing.- 18. Data input and output.- 19. Code optimization.- 20. Appendix: Installation.-
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