Элегантный SciPy
www.samag.ru
     
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
Журнал "Системный администратор"
Журнал «БИТ»
Наука и технологии
Подписка
Где купить
Авторам
Рекламодателям
Архив номеров
Контакты
   

  Опросы
  Статьи

Электронный документооборот  

5 способов повысить безопасность электронной подписи

Область применения технологий электронной подписи с каждым годом расширяется. Все больше задач

 Читать далее...

Рынок труда  

Системные администраторы по-прежнему востребованы и незаменимы

Системные администраторы, практически, есть везде. Порой их не видно и не слышно,

 Читать далее...

Учебные центры  

Карьерные мечты нужно воплощать! А мы поможем

Школа Bell Integrator открывает свои двери для всех, кто хочет освоить перспективную

 Читать далее...

Гость номера  

Дмитрий Галов: «Нельзя сказать, что люди становятся доверчивее, скорее эволюционирует ландшафт киберугроз»

Использование мобильных устройств растет. А вместе с ними быстро растет количество мобильных

 Читать далее...

Прошу слова  

Твердая рука в бархатной перчатке: принципы soft skills

Лауреат Нобелевской премии, специалист по рынку труда, профессор Лондонской школы экономики Кристофер

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
19.03.2018г.
Просмотров: 9956
Комментарии: 0
Потоковая обработка данных

 Читать далее...

19.03.2018г.
Просмотров: 8163
Комментарии: 0
Релевантный поиск с использованием Elasticsearch и Solr

 Читать далее...

19.03.2018г.
Просмотров: 8264
Комментарии: 0
Конкурентное программирование на SCALA

 Читать далее...

19.03.2018г.
Просмотров: 5232
Комментарии: 0
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 5919
Комментарии: 0
Особенности киберпреступлений в России: инструменты нападения и защита информации

 Читать далее...

Друзья сайта  

 Элегантный SciPy

Статьи / Элегантный SciPy

Автор: SA

SciPy – это главная библиотека Python с большой функциональностью, которая написана не только на Python, но и на высокооптимизированных языках C и Fortran, взаимодействующих с Python. SciPy можно использовать для решения задач линейного программирования, ориентированного на нахождение экстремума в задачах, описываемых линейными уравнениями.

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О
  • Автор: Хуан Нуньес-Иглесиас, Штефан ван дер Уолт, Харриет Дэшноу
  • Издательство: ДМК Пресс
  • Год издания: 2016
  • Количество страниц: 266
  • ISBN: 978-5-97060-600-1
  • Цена: 949 руб.

Вместе с NumPy она является одним из уникальных приложений Python. Она положила начало огромному количеству связанных с ней библиотек, которые опираются на ее функционал.

Книга познакомит специалистов с основополагающими компонентами библиотеки SciPy языка Python. Книга подскажет, как написать элегантный, ясный, краткий и эффективный программный код. Для быстрого освоения материала авторы книги приводят множество примеров программного кода из обширной научной экосистемы Python. Также проиллюстрированы различные части библиотек SciPy и NumPy. Кроме SciPy будет много новой информации про сопутствующие библиотеки, такие как NumPy, Pandas, scikit-image.

Библиотеки NumPy и SciPy составляют ядро научной экосистемы языка Python, вместе с NumPy и связанными с ней библиотеками SciPy, которые пытаются охватить значительную часть вариантов использования.

В программной библиотеке SciPy реализован набор функций для обработки научных данных из таких областей, как статистика, обработка сигналов, обработка изображений и математическая оптимизация. Библиотека SciPy надстроена поверх библиотеки NumPу, которая предназначена для вычислительной обработки числовых массивов. За последние несколько лет вся экосистема приложений и библиотек продемонстрировала существенный рост, опираясь как раз наNumPy и SciPy, с охватом широкого спектра дисциплин, который среди прочих включает астрономию, биологию, метеорологию, климатологию и материаловедение.

Совершенно очевидно, что в течение последующих лет SciPy и связанные с ней библиотеки будут основными в подавляющей части аналитической обработки научных данных.

Комментарии отсутствуют

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-41
Fax: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru