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Physik mit Python, Fachbücher von Oliver Natt
Dieses Lehrbuch führt Sie anhand von physikalischen Fragestellungen aus der Mechanik in die Programmiersprache Python ein. Neben der reinen Simulation von physikalischen Systemen wird besonderes Augenmerk auf die Visualisierung von Ergebnissen und das Erstellen von Animationen gelegt. Mit zahlreichen Beispielen und Übungsaufgaben ermöglicht dieses Buch so den praktischen Einstieg in das wissenschaftliche Rechnen. Sie lernen, Kurvenanpassungen durchzuführen sowie lineare und nicht-lineare Gleichungssysteme zu lösen, die bei der Behandlung von statischen Problemen auftreten. Auch die Lösung von Differentialgleichungen, die dynamische Systeme beschreiben, sowie Themen wie Fourier-Transformationen und Eigenwertprobleme kommen nicht zu kurz. Mithilfe der in diesem Buch vorgestellten Simulationsbeispiele vertiefen Sie darüber hinaus Ihr Verständnis der zugrundeliegenden Physik, indem Sie die physikalischen Gesetze algorithmisch umsetzen und physikalische Aufgaben simulieren, die weitaus komplexer sind als die üblichen mit Papier und Bleistift lösbaren Aufgaben. Alle im Buch vorgestellten Programme, die fertigen Animationen sowie die Lösungen zu den Übungsaufgaben werden online bereitgestellt. Die vorliegende zweite Auflage enthält zahlreiche Ergänzungen, Korrekturen und Anpassungen an die aktuellen Versionen von Python, NumPy, SciPy und Matplotlib. Darüber hinaus erwartet Sie ein zusätzliches Kapitel über objektorientierte Programmiermethoden. Ob Sie also Physik oder eine Ingenieurwissenschaft mit hohem physikalischem Anteil studieren oder ob Sie unterrichten und Ihre Lehre durch Simulationen und Animationen anreichern möchten - dieses Buch ist dabei Ihr optimaler Begleiter.
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Programmieren mit Python, Fachbücher von Tobias Häberlein
Diese einmalige und in sich geschlossene Einführung in die Programmierung verwendet Python, um in die wichtigsten Paradigmen der Programmierung einzuführen: die prozedurale Programmierung, die objektorientierte Programmierung und die funktionale Programmierung sowie die Programmierung mit Numpy. Das Buch eignet sich für eine 5 bis 7 ECTS Einführungsvorlesung und enthält eine Vielzahl von Aufgaben, die auch von Studierenden im Selbststudium gut zum Üben verwendet werden können. Zusätzliches Material wird Lehrkräften zur Verfügung gestellt.
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Ähnliche Suchbegriffe für Physik-mit-Python-Fachbücher
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Architekturpatterns mit Python, Fachbücher von Bob GregoryBewährte Patterns für komplexe Python-Projekte Bekannte Architekturpatterns - endlich in idiomatischem Python. Die Komplexität anspruchsvoller Projekte erfolgreich managen und den grössten Nutzen aus den Testsuiten herausholen. Mit der wachsenden Beliebtheit von Python werden auch die realisierten Projekte grösser und komplexer. Viele Python-Entwicklerinnen und -Entwickler interessieren sich deshalb zunehmend für Software-Design-Patterns wie zum Beispiel hexagonale Architektur/Clean Architecture, eventgesteuerte Architektur und die strategischen Patterns, die durch das Domain-Driven Design nahegelegt werden. Aber das Übertragen dieser Patterns auf Python ist nicht immer einfach. Mit diesem praxisnahen Buch stellen Harry Percival und Bob Gregory erprobte Architekturpatterns vor, die dabei helfen, die Komplexität von Anwendungen im Griff zu behalten - und möglichst viel aus den Testsuiten herauszuholen. Jedes Pattern wird durch konkrete Beispiele in schönem, idiomatischem Python illustriert - wobei die Weitschweifigkeit von Java- oder C#-Syntax vermieden wird. Im Buch behandelte Patterns: - Dependency Inversion und die Verbindungen zu Ports und Adaptern (hexagonale Architektur/Clean Architecture) - Unterscheidung im Domain-Driven Design zwischen Entitäten, Value Objects und Aggregaten - Repository- und Unit-of-Work-Patterns für persistenten Speicher - Events, Befehle und der Message Bus - Command-Query Responsibility Segregation (CQRS) - Eventgesteuerte Architektur und reaktive Microservices.36,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Physik mit Python, Fachbücher von Oliver NattDieses Lehrbuch führt Sie anhand von physikalischen Fragestellungen aus der Mechanik in die Programmiersprache Python ein. Neben der reinen Simulation von physikalischen Systemen wird besonderes Augenmerk auf die Visualisierung von Ergebnissen und das Erstellen von Animationen gelegt. Mit zahlreichen Beispielen und Übungsaufgaben ermöglicht dieses Buch so den praktischen Einstieg in das wissenschaftliche Rechnen. Sie lernen, Kurvenanpassungen durchzuführen sowie lineare und nicht-lineare Gleichungssysteme zu lösen, die bei der Behandlung von statischen Problemen auftreten. Auch die Lösung von Differentialgleichungen, die dynamische Systeme beschreiben, sowie Themen wie Fourier-Transformationen und Eigenwertprobleme kommen nicht zu kurz. Mithilfe der in diesem Buch vorgestellten Simulationsbeispiele vertiefen Sie darüber hinaus Ihr Verständnis der zugrundeliegenden Physik, indem Sie die physikalischen Gesetze algorithmisch umsetzen und physikalische Aufgaben simulieren, die weitaus komplexer sind als die üblichen mit Papier und Bleistift lösbaren Aufgaben. Alle im Buch vorgestellten Programme, die fertigen Animationen sowie die Lösungen zu den Übungsaufgaben werden online bereitgestellt. Die vorliegende zweite Auflage enthält zahlreiche Ergänzungen, Korrekturen und Anpassungen an die aktuellen Versionen von Python, NumPy, SciPy und Matplotlib. Darüber hinaus erwartet Sie ein zusätzliches Kapitel über objektorientierte Programmiermethoden. Ob Sie also Physik oder eine Ingenieurwissenschaft mit hohem physikalischem Anteil studieren oder ob Sie unterrichten und Ihre Lehre durch Simulationen und Animationen anreichern möchten - dieses Buch ist dabei Ihr optimaler Begleiter.37,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Architekturpatterns mit Python, Fachbücher von Bob GregoryBewährte Patterns für komplexe Python-Projekte Bekannte Architekturpatterns - endlich in idiomatischem Python. Die Komplexität anspruchsvoller Projekte erfolgreich managen und den grössten Nutzen aus den Testsuiten herausholen. Mit der wachsenden Beliebtheit von Python werden auch die realisierten Projekte grösser und komplexer. Viele Python-Entwicklerinnen und -Entwickler interessieren sich deshalb zunehmend für Software-Design-Patterns wie zum Beispiel hexagonale Architektur/Clean Architecture, eventgesteuerte Architektur und die strategischen Patterns, die durch das Domain-Driven Design nahegelegt werden. Aber das Übertragen dieser Patterns auf Python ist nicht immer einfach. Mit diesem praxisnahen Buch stellen Harry Percival und Bob Gregory erprobte Architekturpatterns vor, die dabei helfen, die Komplexität von Anwendungen im Griff zu behalten - und möglichst viel aus den Testsuiten herauszuholen. Jedes Pattern wird durch konkrete Beispiele in schönem, idiomatischem Python illustriert - wobei die Weitschweifigkeit von Java- oder C#-Syntax vermieden wird. Im Buch behandelte Patterns: - Dependency Inversion und die Verbindungen zu Ports und Adaptern (hexagonale Architektur/Clean Architecture) - Unterscheidung im Domain-Driven Design zwischen Entitäten, Value Objects und Aggregaten - Repository- und Unit-of-Work-Patterns für persistenten Speicher - Events, Befehle und der Message Bus - Command-Query Responsibility Segregation (CQRS) - Eventgesteuerte Architektur und reaktive Microservices.36,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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