Avis des lecteurs
Résumé:Le livre « Scientific Computing with Python » est une ressource complète conçue pour les débutants et les lecteurs intermédiaires intéressés par l'utilisation de Python pour le calcul scientifique. Il fournit des explications claires sur les concepts de programmation Python et les bibliothèques essentielles, étayées par des exemples et des exercices. Bien que bénéfique pour l'apprentissage, il présente des lacunes au niveau de l'index et de l'approfondissement de certains sujets avancés.
Avantages:⬤ Introduction claire et facile à comprendre à Python et au calcul scientifique.
⬤ Convient aux débutants et aux utilisateurs intermédiaires, sans aucun prérequis.
⬤ Couvre les bibliothèques essentielles comme NumPy, SciPy et Pandas.
⬤ Contenu bien structuré avec des explications détaillées et des exemples utiles.
⬤ Offre une approche pratique de la résolution de problèmes en informatique scientifique.
⬤ De bons exercices à la fin de chaque chapitre.
⬤ Index minimal et inefficace, ce qui le rend difficile à utiliser comme ouvrage de référence.
⬤ Les premiers chapitres peuvent être trop basiques pour des programmeurs expérimentés.
⬤ La profondeur est sacrifiée au profit de l'étendue ; certains sujets importants (par exemple, les bibliothèques de traçage) sont omis.
⬤ Peu de discussions sur des sujets avancés tels que la conception de logiciels dans le domaine du calcul scientifique.
⬤ Certains lecteurs trouvent que le récit est trop simplifié ou qu'il leur est servi à la petite cuillère.
(basé sur 13 avis de lecteurs)
Titre original :
Scientific Computing with Python - Second Edition: High-performance scientific computing with NumPy, SciPy, and pandas
Contenu du livre :
Tirez parti de ce guide complet et riche en exemples pour tous vos besoins de calcul en Python.
Caractéristiques principales :
⬤ Apprenez les premiers pas de Python jusqu'à des concepts hautement spécialisés.
⬤ Explorez des exemples et des extraits de code tirés de situations de programmation typiques dans le domaine de l'informatique scientifique.
⬤ Les concepts essentiels de l'informatique tels que l'itération, la programmation orientée objet, les tests et MPI sont présentés en lien étroit avec les applications de l'informatique scientifique.
Description du livre :
Python a un potentiel énorme dans le domaine de l'informatique scientifique. Cette édition mise à jour de Scientific Computing with Python comporte de nouveaux chapitres sur les interfaces graphiques, le traitement efficace des données et le calcul parallèle, afin de vous aider à effectuer efficacement des calculs mathématiques et scientifiques à l'aide de Python.
Ce livre vous aidera à explorer les nouvelles fonctionnalités de la syntaxe Python et à créer différents modèles en utilisant les principes de l'informatique scientifique. Le livre présente Python avec des applications mathématiques et démontre comment appliquer les concepts Python en informatique à l'aide d'exemples impliquant Python 3. 8. Vous utiliserez pandas pour l'analyse de données de base afin de comprendre les besoins modernes de l'informatique scientifique, et couvrirez les améliorations du module de données et les fonctionnalités intégrées. Vous explorerez également les modules de calcul numérique tels que NumPy et SciPy, qui permettent un accès rapide à des algorithmes numériques très efficaces. En apprenant à utiliser le module de traçage Matplotlib, vous serez en mesure de représenter vos résultats de calcul dans des exposés et des publications. Un chapitre spécial est consacré à SymPy, un outil permettant de faire le lien entre les calculs symboliques et numériques.
À la fin de ce livre sur Python, vous aurez acquis une solide compréhension de l'automatisation des tâches et de la manière d'implémenter et de tester des algorithmes mathématiques dans le domaine du calcul scientifique.
Ce que vous apprendrez
⬤ Comprendre les fondements des mathématiques computationnelles, de l'algèbre linéaire et des objets Python associés.
⬤ Utiliser Matplotlib pour créer des figures et des graphiques de haute qualité pour dessiner et visualiser les résultats.
⬤ Appliquer la programmation orientée objet (POO) au calcul scientifique en Python.
⬤ Découvrir comment utiliser pandas pour entrer dans le monde du traitement des données.
⬤ Gérer les exceptions pour écrire un code fiable et utilisable.
⬤ Couvrir les aspects manuels et automatiques des tests pour la programmation scientifique.
⬤ Les aspects manuels et automatiques des tests pour la programmation scientifique.
A qui s'adresse ce livre :
Ce livre s'adresse aux étudiants ayant une formation en mathématiques, aux professeurs d'université qui conçoivent des cours modernes de programmation, aux scientifiques des données, aux chercheurs, aux développeurs et à tous ceux qui souhaitent effectuer des calculs scientifiques en Python.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781838822323 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
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