Python Microservices Development – 2nd edition: Build efficient and lightweight microservices using the Python tooling ecosystem Tarek Ziadé
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Scientific Computing with Python: Mastering Numpy and Scipy
- 에 의해
- 발행자
- 언어
- 영어
- Format
- 카테고리
논픽션
"Scientific Computing with Python: Mastering Numpy and Scipy" is a comprehensive guide designed to equip readers with the knowledge and skills necessary for efficient numerical computations and data analysis. Whether you're a beginner or an advanced user, this book delves into essential topics such as array manipulation, advanced Numpy techniques, and the vast functionalities of Scipy, including optimization, linear algebra, signal processing, and statistical analysis. Each chapter builds on the previous one, offering detailed explanations, practical examples, and best practices. With an emphasis on real-world applications and case studies, this book is an invaluable resource for researchers, engineers, data scientists, and educators aiming to excel in the field of scientific computing. Discover the power of Python's robust libraries and elevate your computational skills to solve complex scientific problems.
© 2024 HiTeX Press (전자책 ): 6610000604647
출시일
전자책 : 2024년 6월 27일
태그
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"Scientific Computing with Python: Mastering Numpy and Scipy" is a comprehensive guide designed to equip readers with the knowledge and skills necessary for efficient numerical computations and data analysis. Whether you're a beginner or an advanced user, this book delves into essential topics such as array manipulation, advanced Numpy techniques, and the vast functionalities of Scipy, including optimization, linear algebra, signal processing, and statistical analysis. Each chapter builds on the previous one, offering detailed explanations, practical examples, and best practices. With an emphasis on real-world applications and case studies, this book is an invaluable resource for researchers, engineers, data scientists, and educators aiming to excel in the field of scientific computing. Discover the power of Python's robust libraries and elevate your computational skills to solve complex scientific problems.
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