NumPy 1.17 unterstützt nur noch Python 3
#DataScience #NumPy #Python

Außer der Verabschiedung von Python 2.7 sollen die Neuerungen der Python-Bibliothek für eine bessere Leistung sorgen.

​​​​​Python-Library: NumPy 1․20 führt Typisierung ein
#NumPy #Python #Statistik #numerischeMathematik

Neben Type Annotations und einem separaten Modul für Typvorgaben bringt die Bibliothek Eingrenzungen für statistische Berechnungen und Sliding-Windows mit․

​​​​​Cross-Plattform: Qt for Python 6․1 schlängelt zu Qt Designer und Qt Charts
#NumPy #Python #Qt

Neben einer erweiterten Anbindung an das Charts-Modul und das Designtool ergänzt das Release fehlende Module und lässt sich mit dem Nuitka-Compiler verwenden․

​​​​​heise+ | scikit-learn, numpy und plotly: Einführung in Machine Learning mit Python
#DeepMind #Google #GoogleAlphaGo #Iris #KünstlicheIntelligenz #ML #MachineLearning #NumPy #Plotly #Python #scikitlearn

Wir zeigen an Beispieldaten, wie man ein Machine-Learning-Projekt in Python umsetzt․ So kann etwa ein Programm sehr genau die Unterart einer Pflanze bestimmen․

​​​​​heise+ | Programmieren mit Python: Algorithmus für Linien in Voxelgittern
#2DLinien #3DLinien #Algorithmus #Bresenham #LinienAlgorithmus #NumPy #Programmierung #Python #Voxelgitter

Computergeschichte für die Zukunft: Wir haben einen alten Algorithmus zum Zeichnen von 2D-Linien für 3D erweitert und ganz modern mit Numpy implementiert․

​​​​​NumPy 1․22 nähert sich dem Python-Array-API-Standard an
#NumPy #Python #Statistik #numerischeMathematik

Das NumPy-Entwicklerteam macht einen ersten Schritt in Richtung Interoperabilität mit anderen Array/Tensor-Librarys․

​​​​​heise-Angebot: iX-Workshop: Schnelleinstieg in Data Science mit Python
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Lernen Sie an zwei Tagen mit viel Praxis, wie Sie mit dem Python Scientific Stack Ihre Unternehmensdaten analysieren & visualisieren․ Es sind noch Plätze frei․

​​​​​heise-Angebot: iX-Workshop: Einstieg in die Datenanalyse mit Python (Last Call)
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So gelingt der Data-Science-Schnelleinstieg: Mit dem Python Scientific Stack Unternehmensdaten analysieren & visualisieren․ Es sind noch Plätze frei․

​​​​​heise+ | Phython für Datenanalysen: Effiziente Aufbereitung von Rohdaten mit pandas
#BigData #DataWrangling #Datenanalyse #JupyterNotebook #NumPy #Pandas #Python #Skriptsprachen

Die Aufbereitung von Rohdaten macht bei Datenanalysen einen Großteil des Aufwands aus․ Die Bibliothek pandas bringt dafür Datenstrukturen und Funktionen mit․

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Machen Sie mehr aus Ihren Daten: Mit dem Python Scientific Stack die eigenen Unternehmensdaten analysieren & visualisieren․ Mit 10 % Frühbucherrabatt bis 19․4․

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Lernen Sie, wie Sie Ihre Unternehmensdaten mit Hilfe des Python Scientific Stack analysieren und aufbereiten․ 10% Frühbucherrabatt bis 18․10․

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Lernen Sie an zwei Tagen, wie Sie mit Python und Bibliotheken und Tools wie NumPy und Pandas wichtige Erkenntnisse aus Ihren Unternehmensdaten ziehen․

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Lernen Sie, wie Sie Ihre Unternehmensdaten mit Hilfe des Python Scientific Stack aufbereiten, visualisieren und analysieren․ 10% Frühbucherrabatt noch bis 15․5․