Descripción
Esta es la segunda edición de A Guide to NumPy de Travis Oliphant, publicada originalmente de forma electrónica en 2006. Está diseñada para ser una referencia que pueden usar los profesionales familiarizados con Python pero que desean aprender más sobre NumPy y herramientas relacionadas. En esta edición actualizada, se comparten nuevas perspectivas, así como descripciones de nuevas herramientas de procesamiento distribuido en el ecosistema, y cómo Numba se puede usar para compilar código usando arreglos de NumPy. Travis Oliphant es cofundador y CEO de Continuum Analytics. Continuum Analytics desarrolla Anaconda, la plataforma de análisis de código abierto moderna líder impulsada por Python. Travis, un apasionado defensor de la tecnología de código abierto, tiene un doctorado de la Clínica Mayo y títulos de licenciatura y maestría en Matemáticas e Ingeniería Eléctrica de la Universidad Brigham Young. Desde 1997, ha trabajado extensamente con Python para ciencia computacional y de datos. Fue el creador principal del paquete NumPy y contribuyente fundador del paquete SciPy. También fue cofundador y exmiembro de la junta directiva de NumFOCUS, una organización sin fines de lucro para la ciencia reproducible y accesible que apoya la pila de PyData. También sirvió en la junta directiva de la Python Software Foundation.
Autor: Travis E. Oliphant Phd
Editorial: Createspace Independent Publishing Platform
Publicado: 15/09/2015
Páginas: 366
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.40 lbs
Tamaño: 10.00h x 7.01w x 0.76d
ISBN13: 9781517300074
ISBN10: 151730007X
Categorías BISAC:
- Informática | Lenguajes | Python
Autor: Travis E. Oliphant Phd
Editorial: Createspace Independent Publishing Platform
Publicado: 15/09/2015
Páginas: 366
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.40 lbs
Tamaño: 10.00h x 7.01w x 0.76d
ISBN13: 9781517300074
ISBN10: 151730007X
Categorías BISAC:
- Informática | Lenguajes | Python
Sobre el autor
Travis E. Oliphant, un apasionado defensor de la tecnología de código abierto, tiene un doctorado de la Clínica Mayo y títulos de licenciatura y maestría en Matemáticas e Ingeniería Eléctrica de la Universidad Brigham Young. Desde 1997, ha trabajado extensamente con Python para programación numérica y científica. Es el desarrollador principal del paquete NumPy y contribuyente fundador del paquete SciPy.
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