Python für Ingenieure für Dummies Mit vielen Programmbeispielen zu Numpy, Matplotlib und mehr

Schlichtes Ausführen fertiger Software wird den Bedürfnissen des Ingenieuralltags nicht mehr gerecht. Oft muss Programmcode selbst entwickelt oder angepasst werden. Aber Ingenieure sind keine Softwareentwickler. Mit Python steht ein mächtiger und flexibler Werkzeugkasten zur Verfügung, der es erlaubt, eine große Klasse von Ingenieurproblemen - oft mit wenig Aufwand - zu lösen. Die Kernaufgaben sind dabei meist: Daten akquirieren, Lösungsalgorithmen anwenden, Ergebnisse visualisieren. Das Buch zeigt anhand zahlreicher Beispiele aus unterschiedlichen Anwendungsfeldern der Ingenieurwissenschaften, wie Python zur Lösung dieser Aufgaben eingesetzt werden kann. Gleichzeitig wird das nötige Hintergrundwissen vermittelt, um das Gelernte auf eigene Fragestellungen zu transferieren. Die vermittelten Kenntnisse sind anwendbar auf Übungsaufgaben im Studium genauso wie auf Probleme aus der Praxis.

Info autore

Carsten Knoll ist promovierter Ingenieur und wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Regelungs- und Steuerungstheorie der TU Dresden. Seit 2010 hält er dort den "Pythonkurs für Ingenieur:innen" mit jeweils ca. 50 Teilnehmern. Kollegen, Studierende und Freunde freuen sich, dass er auf viele Python-Fragen eine Antwort weiß.
Robert Heedt ist Ingenieur für Elektrotechnik sowie Doktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Regelungs- und Steuerungstheorie der TU Dresden.

Dettagli sul prodotto

• Autori: Carsten Knoll, Robert Heedt, Carste Knoll
• Editore: Wiley-VCH Dummies
• Contenuto: Libro
• Forma del prodotto: Tascabile
• Data pubblicazione: 01.10.2021
• Categoria: Saggistica > Natura, tecnica; Scienze naturali, medicina, informatica, tecnica > Scienze naturali, tematiche generali
• EAN: 9783527717675
• ISBN: 978-3-527-71767-5
• Numero di pagine: 416
• Dimensioni (della confezione): 17.7 x 2.2 x 24 cm
• Peso (della confezione): 730 g
• Serie: ... für Dummies
• Categorie: Simulation, Informatik, Datenanalyse, Optimierung, Ingenieurwissenschaften, Visualisierung, matplotlib, Data Science, numpy, SciPy, Computeralgebrasystem, Numerik, Sympy, computeralgebra, plotten, Symbolisches Rechnen, numerisch, Visualisierung Buch