A Simple Introduction to Python
Sorozatcím: Chapman & Hall/CRC The Python Series;
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 24.99
-
11 938 Ft (11 370 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 10% (cc. 1 194 Ft off)
- Kedvezményes ár 10 745 Ft (10 233 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
11 938 Ft
Beszerezhetőség
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadás sorszáma 1
- Kiadó Chapman and Hall
- Megjelenés dátuma 2024. június 11.
- ISBN 9781032750293
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem112 oldal
- Méret 234x156 mm
- Súly 240 g
- Nyelv angol
- Illusztrációk 59 Illustrations, color; 59 Line drawings, color; 1 Tables, black & white 578
Kategóriák
Rövid leírás:
This book is aimed at pre-university students and complete novices to programming. After introducing Python as a powerful calculator, simple programming constructs are covered and the NumPy, MatPlotLib and SymPy modules (libraries) are introduced.
TöbbHosszú leírás:
A Simple Introduction to Python is aimed at pre-university students and complete novices to programming. The whole book has been created using Jupyter notebooks. After introducing Python as a powerful calculator, simple programming constructs are covered, and the NumPy, MatPlotLib and SymPy modules (libraries) are introduced. Python is then used for Mathematics, Cryptography, Artificial Intelligence, Data Science and Object Oriented Programming.
The reader is shown how to program using the integrated development environments: Python IDLE, Spyder, Jupyter notebooks, and through cloud computing with Google Colab.
Features:
- No prior experience in programming is required.
- Demonstrates how to format Jupyter notebooks for publication on the Web.
- Full solutions to exercises are available as a Jupyter notebook on the Web.
- All Jupyter notebook solution files can be downloaded through GitHub.
GitHub Repository of Data Files and a Jupyter Solution notebook: https://github.com/proflynch/A-Simple-Introduction-to-Python
Jupyter Solution notebook web page: https://drstephenlynch.github.io/webpages/A-Simple-Introduction-to-Python-Solutions.html
TöbbTartalomjegyzék:
1. Python as a Powerful Calculator. 1.1. BODMAS. 1.2. Fractions: Symbolic Computation. 1.3. Powers (Exponentiation) and Roots. 1.4. The Math Library (Module) Chapter. 2. Simple Programming With Python. 2.1. Lists, Tuples, Sets and Dictionaries. 2.2. Defining Functions (Programming). 2.3. For and While Loops. 2.4. Conditional Statements, If, Elif, Else. 3. The Turtle Library. 3.1. The Cantor Set Fractal. 3.2. The Koch Snowflake. 3.3. A Bifurcating Tree. 3.4. The Sierpinski Triangle. 4. NumPy and MatPlotLib. 4.1. Numerical Python (Numpy). 4.2. MatPlotLib. 4.3. Scatter Plots. 4.4. Surface Plots. 5. Google Colab, SymPy and GitHub. 5.1. Google Colab. 5.2. Formatting Notebooks. 5.3. Symbolic Python (Sympy). 5.4. GitHub. 6. Python for Mathematics. 6.1. Basic Algebra. 6.2. Solving Equations. 6.3. Functions (Mathematics). 6.4. Differentiation and Integration (Calculus). 7. Introduction to Cryptography. 7.1. The Caesar Cipher. 7.2. The XOR Cipher. 7.3. The Rivest-Shamir-Adleman (RSA) Cryptosystem. 7.4. Simple RSA Algorithm Example. 8. An Introduction to Artificial Intelligence. 8.1. Artificial Neural Networks. 8.2. The And/Or and XOR Gate Anns. 8.3. The Backpropagation Algorithm. 8.4. Boston Housing Data. 9. An Introduction to Data Science. 9.1. Introduction to Pandas. 9.2. Load, Clean and Preprocess the Data. 9.3. Exploring the Data. 9.4. Violin, Scatter and Hexagonal Bin Plots. 10. An Introduction to Object Oriented Programming. 10.1. Classes and Objects. 10.2. Encapsulation. 10.3. Inheritance. 10.4. Polymorphism.
Több
