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Praktische Lineare Algebra für Data Science
book

Praktische Lineare Algebra für Data Science

by Mike X Cohen
September 2024
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
328 pages
9h 6m
German
O'Reilly Media, Inc.
Book available
Content preview from Praktische Lineare Algebra für Data Science

Kapitel 16. Python-Tutorial

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com

Wie ich in Kapitel 1 erklärt habe, ist dieses Kapitel ein Crashkurs in Python-Programmierung. Es soll dich schnell auf den neuesten Stand bringen, damit du dem Code im Rest des Buches folgen kannst, aber es ist nicht als vollständige Quelle für die Beherrschung von Python gedacht. Wenn du nach einem speziellen Python-Buch suchst, empfehle ich dir Learning Python von Mark Lutz (O'Reilly).

Während du dieses Kapitel durcharbeitest, solltest du eine Python-Sitzung geöffnet haben. (Wie das geht, erkläre ich später.) Du wirst Python nicht nur durch das Lesen des Kapitels lernen; du musst es lesen, in Python eintippen, den Code ändern und testen, und so weiter.

Außerdem solltest du in diesem Kapitel den gesamten Code, der hier abgedruckt ist, manuell eingeben. Der Code für alle anderen Kapitel in diesem Buch ist online verfügbar, aber ich möchte, dass du den Code für dieses Kapitel manuell eingibst. Wenn du erst einmal mit der Python-Programmierung vertraut bist, ist das manuelle Eintippen von Code nur noch eine mühsame Zeitverschwendung. Aber wenn du das Programmieren lernst, musst du selbst programmieren, d.h.alles mit deinen Fingern eintippen. Sieh dir nicht nur den Code auf einer Seite an.

Warum Python, und was sind die Alternativen?

Python ist eine universell einsetzbare Programmiersprache. Du kannst mit Python Textanalysen ...

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