Nie tylko programiści lubią Pythona. Jeszcze naukowcy i analitycy danych coraz częściej korzystają z tego języka, zwłaszcza iż przed praktykami obliczeniowymi otwierają się nieprzeciętne możliwości. Rozwój sprzętu, oprogramowania i algorytmów pozwala śmiało wkraczać w nowe obszary użycia i kreować świeże branże.
W dalszym ciągu jednak prowadzenie obliczeń pozostaje dziedziną interdyscyplinarną, wymagającą wiedzy matematycznej i myślenia naukowego. Jeśli chce się zastosować do obliczeń innowacyjne technologie, takie jak Python wraz z szerokim ekosystemem bibliotek i powiększeń, trzebaposiadać funkcjonalne umiejętności programowania.
W tej książce wyczerpująco przedstawiono progresywne metody rozwiązywania problemów obliczeniowych z tak rozmaitych dziedzin, jak badania naukowe, inżynieria, finanse czy analiza informacji przy pomocy Pythona i jego bibliotek.
Omówiono jeszcze sporo technik, w tym obliczenia oparte na tablicach, obliczenia symboliczne, metody wizualizacji informacji, numeryczne operacje wejścia-wyjścia, rozwiązywanie równań, optymalizacja, interpolacja czy całkowanie.
Pokazano także, jak rozwiązywać problemy obliczeniowe charakterystyczne dla takich dziedzin jak rozwiązywanie równań różniczkowych, analiza danych, modelowanie statystyczne i uczenie maszynowe. Znalazło się tudużo studiów przypadków, demonstrujących użycie Pythona w analizie informacji i statystyce.
W książce między innymi: wektory i macierze w NumPy, wykresy i wizualizacje danych w Matplotlib, analiza informacji z pandas i SciPy, modelowanie statystyczne i uczenie maszynowe z statsmodels i scikit-learn, optymalizacja kodu przy pomocy Numba i Cython.
Python: język, który naukowcy lubią najistotniej!