Mastering Numerical Computing with NumPy: Master scientific computing and perform complex operations with ease
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing, 2018
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-UniRia Christie Collections
Vendeur AbeBooks depuis 25 mars 2015
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- Titre
- Mastering Numerical Computing with NumPy: Master scientific computing and perform complex operations with ease
- Auteur
- Cakmak, Umit Mert; Cuhadaroglu, Mert
- Éditeur
- Packt Publishing
- Année de publication
- 2018
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1788993357
- ISBN à 13 chiffres
- 9781788993357
- Poids de l'article
- 554 grammes
Enhance the power of NumPy and start boosting your scientific computing capabilities
Key Features
- Grasp all aspects of numerical computing and understand NumPy
- Explore examples to learn exploratory data analysis (EDA), regression, and clustering
- Access NumPy libraries and use performance benchmarking to select the right tool
Book Description
NumPy is one of the most important scientific computing libraries available for Python. Mastering Numerical Computing with NumPy teaches you how to achieve expert level competency to perform complex operations, with in-depth coverage of advanced concepts.
Beginning with NumPy's arrays and functions, you will familiarize yourself with linear algebra concepts to perform vector and matrix math operations. You will thoroughly understand and practice data processing, exploratory data analysis (EDA), and predictive modeling. You will then move on to working on practical examples which will teach you how to use NumPy statistics in order to explore US housing data and develop a predictive model using simple and multiple linear regression techniques. Once you have got to grips with the basics, you will explore unsupervised learning and clustering algorithms, followed by understanding how to write better NumPy code while keeping advanced considerations in mind. The book also demonstrates the use of different high-performance numerical computing libraries and their relationship with NumPy. You will study how to benchmark the performance of different configurations and choose the best for your system.
By the end of this book, you will have become an expert in handling and performing complex data manipulations.
What you will learn
- Perform vector and matrix operations using NumPy
- Perform exploratory data analysis (EDA) on US housing data
- Develop a predictive model using simple and multiple linear regression
- Understand unsupervised learning and clustering algorithms with practical use cases
- Write better NumPy code and implement the algorithms from scratch
- Perform benchmark tests to choose the best configuration for your system
Who This Book Is For
Mastering Numerical Computing with NumPy is for you if you are a Python programmer, data analyst, data engineer, or a data science enthusiast, who wants to master the intricacies of NumPy and build solutions for your numeric and scientific computational problems. You are expected to have familiarity with mathematics to get the most out of this book.
Table of Contents
- Working with NumPy Arrays
- Linear Algebra with NumPy
- Explanatory Data Analysis of US Housing Data withNumPy Statistics
- Predicting Housing Prices Using Linear Regression
- Clustering Clients of Wholesale Distributor Using NumPy
- Python ML Squad: NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-Learn
- Advanced Numpy
- Overview of High-Performance Numerical Computing Libraries
- Performance Benchmarks
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
Présentation de l'éditeur
Enhance the power of NumPy and start boosting your scientific computing capabilities
Key Features
- Grasp all aspects of numerical computing and understand NumPy
- Explore examples to learn exploratory data analysis (EDA), regression, and clustering
- Access NumPy libraries and use performance benchmarking to select the right tool
Book Description
NumPy is one of the most important scientific computing libraries available for Python. Mastering Numerical Computing with NumPy teaches you how to achieve expert level competency to perform complex operations, with in-depth coverage of advanced concepts.
Beginning with NumPy's arrays and functions, you will familiarize yourself with linear algebra concepts to perform vector and matrix math operations. You will thoroughly understand and practice data processing, exploratory data analysis (EDA), and predictive modeling. You will then move on to working on practical examples which will teach you how to use NumPy statistics in order to explore US housing data and develop a predictive model using simple and multiple linear regression techniques. Once you have got to grips with the basics, you will explore unsupervised learning and clustering algorithms, followed by understanding how to write better NumPy code while keeping advanced considerations in mind. The book also demonstrates the use of different high-performance numerical computing libraries and their relationship with NumPy. You will study how to benchmark the performance of different configurations and choose the best for your system.
By the end of this book, you will have become an expert in handling and performing complex data manipulations.
What you will learn
- Perform vector and matrix operations using NumPy
- Perform exploratory data analysis (EDA) on US housing data
- Develop a predictive model using simple and multiple linear regression
- Understand unsupervised learning and clustering algorithms with practical use cases
- Write better NumPy code and implement the algorithms from scratch
- Perform benchmark tests to choose the best configuration for your system
Who This Book Is For
Mastering Numerical Computing with NumPy is for you if you are a Python programmer, data analyst, data engineer, or a data science enthusiast, who wants to master the intricacies of NumPy and build solutions for your numeric and scientific computational problems. You are expected to have familiarity with mathematics to get the most out of this book.
Table of Contents
- Working with NumPy Arrays
- Linear Algebra with NumPy
- Explanatory Data Analysis of US Housing Data withNumPy Statistics
- Predicting Housing Prices Using Linear Regression
- Clustering Clients of Wholesale Distributor Using NumPy
- Python ML Squad: NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-Learn
- Advanced Numpy
- Overview of High-Performance Numerical Computing Libraries
- Performance Benchmarks
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Ria Christie Collections
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Spécialité
Educational books, Textbooks, Fiction, Non- fictionProfil professionnel du vendeur
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175 Pield Heath Road
Uxbridge, Royaume-Uni UB8 3NL
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Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
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Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
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