Literatur#

Die Literatursammlung ist leider etwas veraltet. Bitte kontaktieren Sie das Internet. Es gibt sehr viele gute neuere Bücher oder neue Auflagen der angeführten Bücher.

Leitfaden#

Einführungen und Grundlagen:

  • Programming for Computations - Python. A Gentle Introduction to Numerical Simulations with Python 3.6. (Svein Linge und Hans Petter Langtangen, 2. Auflage, 2020). Hier der Link zum Verlag.

  • Introduction to Computation and Programming Using Python (Guttag 2013)

  • IPython Notebook Essentials (Martins 2014)

  • IPython Interactive Computing and Visualization Cookbook (Rossant 2014)

Fortgeschrittene Bücher und Vertiefungen:

  • Numerical Python - A Practical Techniques Approach for Industry (Johansson 2015)

  • Python for Data Analysis (McKinney 2012), PDF-Download im FHV-Campusnetz, deutsche Übersetzung: Datenanalyse mit Python (McKinney 2015)

  • Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists (Müller; Guido 2016)

Literaturverzeichnis#

  • Linge, Svein; Langtangen, Hans Petter (2019): Programming for Computations - Python: A Gentle Introduction to Numerical Simulations with Python 3.6. 2nd ed. 2020 Edition, Springer.

  • Guttag, John V. (2013): Introduction to Computation and Programming Using Python. revised ed., MIT Press.

  • Johansson, Robert (2015): Numerical Python: A Practical Techniques Approach for Industry. 1st ed., Apress.

  • Martins, L. Felipe (2014): IPython Notebook Essentials. Packt Publishing.

  • McKinney, Wes (2015): Datenanalyse mit Python: Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython. 1., Auflage. O’Reilly.

  • McKinney, Wes (2012): Python for Data Analysis. 1. Aufl. O’Reilly.

  • Müller, Andreas; Guido, Sarah (2016): Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists. 1. Aufl. O’Reilly.

  • Rossant, Cyrille (2014): IPython Interactive Computing and Visualization Cookbook. Packt Publishing.