Der Python-Kurs für Ingenieure und Naturwissenschaftler
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Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-9286-3
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Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-9287-0
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Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-9289-4
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Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-9290-0
Dieses Handbuch bietet Ingenieuren und Wissenschaftlern einen praxisnahen Einstieg in die Programmierung mit Python. Python ist die ideale Sprache für schnelle, unkomplizierte Lösungen von klar umrissenen Problemen.
Grenzwerte bestimmen, Differenzialgleichungen lösen, Testreihen visualisieren: Die Ingenieurs- und Naturwissenschaften stecken voller Aufgaben, die Sie elegant mit Python lösen können. Python-Code hat viele Vorteile, er lässt sich einfach schreiben und erlaubt eine direkte Herangehensweise. Zudem steht für Python eine Vielzahl an Modulen und Librarys bereit, mit denen Sie mathematische Berechnungen automatisieren, Simulationen erstellen und Daten grafisch aufbereiten.
Wie das geht, zeigt Ihnen Dr. Veit Steinkamp in übersichtlich strukturierten Kapiteln mit vielen Codebeispielen und Musterlösungen. Mit neuen Beispielaufgaben in der 2., aktualisierten Auflage.
- Das Praxisbuch für NumPy, SciPy und Matplotlib
- Numerische Algebra, Differenzialgleichungen, Statistik, 3D-Animation
- Das Praxisbuch für Studium und Beruf
Dieses Buch gibt es auch als englischsprachige Übersetzung.
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Quelltexte und Musterlösungen
Die ZIP-Datei enthält den Code aller Beispiele aus dem Buch sowie die Musterlösungen der Übungsaufgaben.
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Abbildungen in Farbe
Sehen Sie hier die Abbildungen aus dem Buch in Farbe.
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Korrekturen und Updates
Python für die Wissenschaft
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Für Studium und Beruf
Sie wissen bereits, wie Aufgaben der Mathematik, Physik oder der Ingenieurswissenschaften gelöst werden? In diesem Leitfaden finden Sie das nötige Rüstzeug, um die Rechnungen mit Python richtig abzubilden.
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Module für alle Aufgaben
Ob Matplotlib, NumPy oder SciPy: Viele Python-Module helfen Ihnen beim wissenschaftlichen Arbeiten. Was unbedingt in Ihre Werkzeugkiste gehört, erfahren Sie hier.
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Beispielrechnungen und Musterlösungen
Von der einfachen Kurvendiskussion über statistische Berechnungen bis zur Simulation eines Wälzlagerschadens: Anschauliche Beispiele mit umfangreichen Code-Kommentaren helfen Ihnen dabei, wissenschaftliche Probleme mit Python-Programmen zu lösen.
Aus dem Inhalt
- Python: Grundlagen und Sprachstruktur
- Boolesche Algebra
- Statistische Berechnungen
- Rechnen mit komplexen Zahlen
- Numerische Berechnungen mit NumPy
- Computeralgebra mt SymPy
- Funktionsdarstellungen mit Matplotlib
- Simulationen mit SciPy
- 3D-Grafik mit VPython
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