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200 10$aPython 3 $eein Lern- und Arbeitsbuch /$fErnst-Erich Doberkat
210  1$aBerlin ;$aBoston :$cDe Gruyter Oldenbourg,$d[2018]
210  4$d©2018
215   $a1 online resource (318 pages)
225 1 $aDe Gruyter Studium
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327   $tFrontmatter -- $tInhalt -- $tEinführung -- $t1. Ein Erstes Beispiel -- $t2. Eine interaktive Umgebung -- $t3. Elementare Datentypen -- $t4. Funktionen -- $t5. Module, Dateien und andere Überlebenshilfen -- $t6. Muster In Zeichenketten -- $t7. Klassen -- $t8. Ausnahmen -- $t9. Einige Beispiele -- $t10. Symbolisches Rechnen in Python -- $t11. Einfache Video-Manipulation -- $t12. Der Besuch von Web-Seiten -- $t13. Leichtgewichtige Prozesse -- $tA. Aufgaben -- $tB. Vordefinierte Ausnahmen -- $tC. Ressourcen -- $tLiteratur -- $tStichwortverzeichnis
330   $aDas Buch führt in die wesentlichen Teile der sehr umfangreichen Programmiersprache Python ein. Konzepte werden an Beispielen ausführlich dargestellt, um dem Leser die Möglichkeiten und Grenzen aufzuzeigen, und um ihm ein Gefühl dafür zu geben, was man damit machen kann. Dabei wird großer Wert auf die möglichen Anwendungen gelegt wie z.B. die objektorientierte Programmierung. Sorgfältig ausgewählte Aufgaben helfen zur Vertiefung. Python enthält eine außerordentlich umfangreiche Kollektion von Bibliotheken angemessen ausgewählt, importiert und benutzt werden wollen. Auch das wird thematisiert Aus dem Inhalt: 1. Einführung in die Elemente der Sprache _ Programmierumgebung (und Installation); verfügbare Dokumentation und ihre Handhabung _ Datenstrukturen _ Kontrollstrukturen _ Defnition von Funktionen, funktionale Aspekte der Sprache _ Iteratoren und Generatoren _ Namensrräume _ Module und Importmechanismen 2. Objektorientierung _ Objekte und Vererbung _ Realisierung abstrakter Datentypen _ Ausnahmen 3. Ausgewählte Bibliotheken in Ansätzen dargestellt _ Numpy und Panda zur Manipulation von Daten _ Matplotlib zur graphischen Darstellung von Daten _ Scikit-learn zur Daten-Analyse _ SymPy zur symbolischen Manipulation 
410  0$aDe Gruyter Studium.
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