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Python in seiner raffiniertesten Form
Python Tipps und Tricks mit fortgeschrittenem Niveau
Problemlösungen für den Programmieralltag
NumPy-Grundlagen
Python One-Liners zeigt Ihnen, wie man "One Liners", Einzeiler, liest und schreibt: prägnante Ausdrücke zu nützlicher Funktionalität, verpackt in einer einzigen Codezeile. Sie lernen systematisch jede Zeile von Python-Code zu entschlüsseln und zu verstehen, und werden wie ein Experte eloquentes, stark komprimiertes Python schreiben.
In den fünf Kapiteln des Buches werden Tipps und Tricks, reguläre Ausdrücke, Machine Learning, Kernthemen der Datenwissenschaft und hilfreiche Algorithmen behandelt. Die ausführlichen Erläuterungen von Einzeilern führen in wichtige Konzepte der Informatik ein und fördern Ihre Programmier- und Analysefähigkeiten.
Sie lernen fortgeschrittene Python-Funktionen wie Listenverständnis, Slicing, Lambda-Funktionen, reguläre Ausdrücke, Map- und Reduce-Funktionen und Slice-Zuweisungen kennen.
Sie erwerben darüber hinaus Kenntnisse in diesen Bereichen:
- Nutzung von Datenstrukturen zur Lösung von Problemen aus der realen Welt, wie z. B. die Verwendung boolescher Indizierung zum Auffinden von Städten mit überdurchschnittlicher Umweltverschmutzung.
- Verwendung der NumPy-Grundlagen wie Array, Form, Achse, Typ, Broadcasting, fortgeschrittene Indizierung, Slicing, Sortierung, Suche, Aggregation und Statistik.
- Berechnen Sie grundlegende Statistiken von mehrdimensionalen Datenfeldern und die K-Means-Algorithmen für unsupervised Learning.
- Erstellen Sie fortgeschrittenere reguläre Ausdrücke unter Verwendung von Gruppierungs- und benannten Gruppen, negativen Lookaheads, maskierten Zeichen, Leerzeichen, Zeichensätzen (und negativen Zeichensätzen) und greedy/non greedy Operatoren.
- Ein breites Spektrum von Informatik-Themen verstehen, einschließlich Anagramme, Palindrome, Obermengen, Permutationen, Fakultäten, Primzahlen, Fibonacci-Zahlen, Obfuszierung, Suche und algorithmische Sortierung.
Am Ende des Buches werden Sie wissen, wie man Python in seiner raffiniertesten Form schreibt und prägnante, schöne Python-Kunstwerke in nur einer einzigen Zeile schafft.
Aktualisiert: 2023-05-08
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NumPy-Grundlagen
Python One-Liners zeigt Ihnen, wie man "One Liners", Einzeiler, liest und schreibt: prägnante Ausdrücke zu nützlicher Funktionalität, verpackt in einer einzigen Codezeile. Sie lernen systematisch jede Zeile von Python-Code zu entschlüsseln und zu verstehen, und werden wie ein Experte eloquentes, stark komprimiertes Python schreiben.
In den fünf Kapiteln des Buches werden Tipps und Tricks, reguläre Ausdrücke, Machine Learning, Kernthemen der Datenwissenschaft und hilfreiche Algorithmen behandelt. Die ausführlichen Erläuterungen von Einzeilern führen in wichtige Konzepte der Informatik ein und fördern Ihre Programmier- und Analysefähigkeiten.
Sie lernen fortgeschrittene Python-Funktionen wie Listenverständnis, Slicing, Lambda-Funktionen, reguläre Ausdrücke, Map- und Reduce-Funktionen und Slice-Zuweisungen kennen.
Sie erwerben darüber hinaus Kenntnisse in diesen Bereichen:
- Nutzung von Datenstrukturen zur Lösung von Problemen aus der realen Welt, wie z. B. die Verwendung boolescher Indizierung zum Auffinden von Städten mit überdurchschnittlicher Umweltverschmutzung.
- Verwendung der NumPy-Grundlagen wie Array, Form, Achse, Typ, Broadcasting, fortgeschrittene Indizierung, Slicing, Sortierung, Suche, Aggregation und Statistik.
- Berechnen Sie grundlegende Statistiken von mehrdimensionalen Datenfeldern und die K-Means-Algorithmen für unsupervised Learning.
- Erstellen Sie fortgeschrittenere reguläre Ausdrücke unter Verwendung von Gruppierungs- und benannten Gruppen, negativen Lookaheads, maskierten Zeichen, Leerzeichen, Zeichensätzen (und negativen Zeichensätzen) und greedy/non greedy Operatoren.
- Ein breites Spektrum von Informatik-Themen verstehen, einschließlich Anagramme, Palindrome, Obermengen, Permutationen, Fakultäten, Primzahlen, Fibonacci-Zahlen, Obfuszierung, Suche und algorithmische Sortierung.
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Sie lernen fortgeschrittene Python-Funktionen wie Listenverständnis, Slicing, Lambda-Funktionen, reguläre Ausdrücke, Map- und Reduce-Funktionen und Slice-Zuweisungen kennen.
Sie erwerben darüber hinaus Kenntnisse in diesen Bereichen:
- Nutzung von Datenstrukturen zur Lösung von Problemen aus der realen Welt, wie z. B. die Verwendung boolescher Indizierung zum Auffinden von Städten mit überdurchschnittlicher Umweltverschmutzung.
- Verwendung der NumPy-Grundlagen wie Array, Form, Achse, Typ, Broadcasting, fortgeschrittene Indizierung, Slicing, Sortierung, Suche, Aggregation und Statistik.
- Berechnen Sie grundlegende Statistiken von mehrdimensionalen Datenfeldern und die K-Means-Algorithmen für unsupervised Learning.
- Erstellen Sie fortgeschrittenere reguläre Ausdrücke unter Verwendung von Gruppierungs- und benannten Gruppen, negativen Lookaheads, maskierten Zeichen, Leerzeichen, Zeichensätzen (und negativen Zeichensätzen) und greedy/non greedy Operatoren.
- Ein breites Spektrum von Informatik-Themen verstehen, einschließlich Anagramme, Palindrome, Obermengen, Permutationen, Fakultäten, Primzahlen, Fibonacci-Zahlen, Obfuszierung, Suche und algorithmische Sortierung.
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Sie erwerben darüber hinaus Kenntnisse in diesen Bereichen:
- Nutzung von Datenstrukturen zur Lösung von Problemen aus der realen Welt, wie z. B. die Verwendung boolescher Indizierung zum Auffinden von Städten mit überdurchschnittlicher Umweltverschmutzung.
- Verwendung der NumPy-Grundlagen wie Array, Form, Achse, Typ, Broadcasting, fortgeschrittene Indizierung, Slicing, Sortierung, Suche, Aggregation und Statistik.
- Berechnen Sie grundlegende Statistiken von mehrdimensionalen Datenfeldern und die K-Means-Algorithmen für unsupervised Learning.
- Erstellen Sie fortgeschrittenere reguläre Ausdrücke unter Verwendung von Gruppierungs- und benannten Gruppen, negativen Lookaheads, maskierten Zeichen, Leerzeichen, Zeichensätzen (und negativen Zeichensätzen) und greedy/non greedy Operatoren.
- Ein breites Spektrum von Informatik-Themen verstehen, einschließlich Anagramme, Palindrome, Obermengen, Permutationen, Fakultäten, Primzahlen, Fibonacci-Zahlen, Obfuszierung, Suche und algorithmische Sortierung.
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Python One-Liners zeigt Ihnen, wie man "One Liners", Einzeiler, liest und schreibt: prägnante Ausdrücke zu nützlicher Funktionalität, verpackt in einer einzigen Codezeile. Sie lernen systematisch jede Zeile von Python-Code zu entschlüsseln und zu verstehen, und werden wie ein Experte eloquentes, stark komprimiertes Python schreiben.
In den fünf Kapiteln des Buches werden Tipps und Tricks, reguläre Ausdrücke, Machine Learning, Kernthemen der Datenwissenschaft und hilfreiche Algorithmen behandelt. Die ausführlichen Erläuterungen von Einzeilern führen in wichtige Konzepte der Informatik ein und fördern Ihre Programmier- und Analysefähigkeiten.
Sie lernen fortgeschrittene Python-Funktionen wie Listenverständnis, Slicing, Lambda-Funktionen, reguläre Ausdrücke, Map- und Reduce-Funktionen und Slice-Zuweisungen kennen.
Sie erwerben darüber hinaus Kenntnisse in diesen Bereichen:
- Nutzung von Datenstrukturen zur Lösung von Problemen aus der realen Welt, wie z. B. die Verwendung boolescher Indizierung zum Auffinden von Städten mit überdurchschnittlicher Umweltverschmutzung.
- Verwendung der NumPy-Grundlagen wie Array, Form, Achse, Typ, Broadcasting, fortgeschrittene Indizierung, Slicing, Sortierung, Suche, Aggregation und Statistik.
- Berechnen Sie grundlegende Statistiken von mehrdimensionalen Datenfeldern und die K-Means-Algorithmen für unsupervised Learning.
- Erstellen Sie fortgeschrittenere reguläre Ausdrücke unter Verwendung von Gruppierungs- und benannten Gruppen, negativen Lookaheads, maskierten Zeichen, Leerzeichen, Zeichensätzen (und negativen Zeichensätzen) und greedy/non greedy Operatoren.
- Ein breites Spektrum von Informatik-Themen verstehen, einschließlich Anagramme, Palindrome, Obermengen, Permutationen, Fakultäten, Primzahlen, Fibonacci-Zahlen, Obfuszierung, Suche und algorithmische Sortierung.
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In den fünf Kapiteln des Buches werden Tipps und Tricks, reguläre Ausdrücke, Machine Learning, Kernthemen der Datenwissenschaft und hilfreiche Algorithmen behandelt. Die ausführlichen Erläuterungen von Einzeilern führen in wichtige Konzepte der Informatik ein und fördern Ihre Programmier- und Analysefähigkeiten.
Sie lernen fortgeschrittene Python-Funktionen wie Listenverständnis, Slicing, Lambda-Funktionen, reguläre Ausdrücke, Map- und Reduce-Funktionen und Slice-Zuweisungen kennen.
Sie erwerben darüber hinaus Kenntnisse in diesen Bereichen:
- Nutzung von Datenstrukturen zur Lösung von Problemen aus der realen Welt, wie z. B. die Verwendung boolescher Indizierung zum Auffinden von Städten mit überdurchschnittlicher Umweltverschmutzung.
- Verwendung der NumPy-Grundlagen wie Array, Form, Achse, Typ, Broadcasting, fortgeschrittene Indizierung, Slicing, Sortierung, Suche, Aggregation und Statistik.
- Berechnen Sie grundlegende Statistiken von mehrdimensionalen Datenfeldern und die K-Means-Algorithmen für unsupervised Learning.
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In den fünf Kapiteln des Buches werden Tipps und Tricks, reguläre Ausdrücke, Machine Learning, Kernthemen der Datenwissenschaft und hilfreiche Algorithmen behandelt. Die ausführlichen Erläuterungen von Einzeilern führen in wichtige Konzepte der Informatik ein und fördern Ihre Programmier- und Analysefähigkeiten.
Sie lernen fortgeschrittene Python-Funktionen wie Listenverständnis, Slicing, Lambda-Funktionen, reguläre Ausdrücke, Map- und Reduce-Funktionen und Slice-Zuweisungen kennen.
Sie erwerben darüber hinaus Kenntnisse in diesen Bereichen:
- Nutzung von Datenstrukturen zur Lösung von Problemen aus der realen Welt, wie z. B. die Verwendung boolescher Indizierung zum Auffinden von Städten mit überdurchschnittlicher Umweltverschmutzung.
- Verwendung der NumPy-Grundlagen wie Array, Form, Achse, Typ, Broadcasting, fortgeschrittene Indizierung, Slicing, Sortierung, Suche, Aggregation und Statistik.
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Python One-Liners zeigt Ihnen, wie man "One Liners", Einzeiler, liest und schreibt: prägnante Ausdrücke zu nützlicher Funktionalität, verpackt in einer einzigen Codezeile. Sie lernen systematisch jede Zeile von Python-Code zu entschlüsseln und zu verstehen, und werden wie ein Experte eloquentes, stark komprimiertes Python schreiben.
In den fünf Kapiteln des Buches werden Tipps und Tricks, reguläre Ausdrücke, Machine Learning, Kernthemen der Datenwissenschaft und hilfreiche Algorithmen behandelt. Die ausführlichen Erläuterungen von Einzeilern führen in wichtige Konzepte der Informatik ein und fördern Ihre Programmier- und Analysefähigkeiten.
Sie lernen fortgeschrittene Python-Funktionen wie Listenverständnis, Slicing, Lambda-Funktionen, reguläre Ausdrücke, Map- und Reduce-Funktionen und Slice-Zuweisungen kennen.
Sie erwerben darüber hinaus Kenntnisse in diesen Bereichen:
- Nutzung von Datenstrukturen zur Lösung von Problemen aus der realen Welt, wie z. B. die Verwendung boolescher Indizierung zum Auffinden von Städten mit überdurchschnittlicher Umweltverschmutzung.
- Verwendung der NumPy-Grundlagen wie Array, Form, Achse, Typ, Broadcasting, fortgeschrittene Indizierung, Slicing, Sortierung, Suche, Aggregation und Statistik.
- Berechnen Sie grundlegende Statistiken von mehrdimensionalen Datenfeldern und die K-Means-Algorithmen für unsupervised Learning.
- Erstellen Sie fortgeschrittenere reguläre Ausdrücke unter Verwendung von Gruppierungs- und benannten Gruppen, negativen Lookaheads, maskierten Zeichen, Leerzeichen, Zeichensätzen (und negativen Zeichensätzen) und greedy/non greedy Operatoren.
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- Berechnen Sie grundlegende Statistiken von mehrdimensionalen Datenfeldern und die K-Means-Algorithmen für unsupervised Learning.
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