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Lew Classen begleitet seine Leser*innen bei den ersten Schritten auf dem Gebiet der Datenanalyse mit Python. Nach der Installation und Inbetriebnahme einer interaktiven Arbeitsumgebung werden Grundlagen der Syntax vermittelt. Auf dem Weg vom Import von Rohdaten zu einem publikationsreifen Diagramm wird die Verwendung der gängigsten naturwissenschaftlichen Python-Module anhand von praxisnahen Beispielen anschaulich erklärt. Nach diesem Buch sind Sie fit für eine Versuchsauswertung mit Python und erhalten einen Ausblick auf weitere faszinierende Einsatzmöglichkeiten dieser vielseitigen Programmiersprache. Inhaltsverzeichnis Installation der Arbeitsumgebung Anaconda.- Interaktives Programmieren in Jupyter-Notebooks.- Crashkurs zu Python-Grundlagen.- Datenverarbeitung und -analyse mit Numpy.- Erstellung von Diagrammen mit Matplotlib.- Behandlung von Messunsicherheiten mit Uncertainties.- Modellanpassung mit Scipy.
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Mit Jupyter durchs Physikpraktikum, Lew Classen
- Język
- Rok wydania
- 2022
- Oprawa
- (miękka)
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- Tytuł
- Mit Jupyter durchs Physikpraktikum
- Podtytuł
- Auswerten mit Python leicht gemacht
- Język
- niemiecki
- Autorzy
- Lew Classen
- Rok wydania
- 2022
- Oprawa
- miękka
- Liczba stron
- 88
- ISBN13
- 9783658377229
- Seria
- Kategorie
- Opis
- Lew Classen begleitet seine Leser*innen bei den ersten Schritten auf dem Gebiet der Datenanalyse mit Python. Nach der Installation und Inbetriebnahme einer interaktiven Arbeitsumgebung werden Grundlagen der Syntax vermittelt. Auf dem Weg vom Import von Rohdaten zu einem publikationsreifen Diagramm wird die Verwendung der gängigsten naturwissenschaftlichen Python-Module anhand von praxisnahen Beispielen anschaulich erklärt. Nach diesem Buch sind Sie fit für eine Versuchsauswertung mit Python und erhalten einen Ausblick auf weitere faszinierende Einsatzmöglichkeiten dieser vielseitigen Programmiersprache. Inhaltsverzeichnis Installation der Arbeitsumgebung Anaconda.- Interaktives Programmieren in Jupyter-Notebooks.- Crashkurs zu Python-Grundlagen.- Datenverarbeitung und -analyse mit Numpy.- Erstellung von Diagrammen mit Matplotlib.- Behandlung von Messunsicherheiten mit Uncertainties.- Modellanpassung mit Scipy.