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Intro -- Materialien zum Buch -- 1 Einführung -- 1.1 Entwicklungsumgebungen -- 1.1.1 IDLE -- 1.1.2 Thonny -- 1.2 Die Installation der Module -- 1.3 Schlüsselwörter von Python -- 1.4 Maschinengenauigkeit, Rundungsfehler und Stellenauslöschung -- 1.4.1 Maschinengenauigkeit -- 1.4.2 Rundungsfehler -- 1.4.3 Stellenauslöschung -- 1.5 Algorithmenbegriffe -- 2 Datentypen und Datenstrukturen -- 2.1 Tupel -- 2.1.1 Exkurs: Elementare Datentypen von Python -- 2.1.2 Würfelsimulation -- 2.1.3 Vertauschen von Objekten -- 2.2 Sets -- 2.2.1 Mengenlehre -- 2.2.2 Vereinigungsmenge -- 2.2.3 Schnittmenge -- 2.2.4 Differenzmenge -- 2.3 Listen -- 2.4 Dictionary -- 2.5 Zusammenfassung -- 2.6 Aufgaben -- 3 Programmstrukturen -- 3.1 Mathematische Operatoren -- 3.2 Die lineare Programmstruktur -- 3.3 Verzweigungsstrukturen -- 3.3.1 Einfachauswahl -- 3.3.2 Mehrfachauswahl -- 3.4 Wiederholstrukturen -- 3.4.1 Die while-Schleife -- 3.4.2 Die for-Schleife -- 3.5 Unterprogrammtechnik mit Funktionen -- 3.5.1 Eingebaute Funktionen -- 3.5.2 Selbst erstellte Funktionen -- 3.5.3 Funktionen ohne Rückgabewert -- 3.5.4 Funktionen mit einem Rückgabewert -- 3.5.5 Funktionen mit mehreren Rückgabewerten -- 3.5.6 Rekursion: Eine Funktion ruft sich selbst auf -- 3.6 Laufzeitkomplexität -- 3.7 Aufgaben -- 4 Die Python-Erweiterungsmodule NumPy, Matplotlib, SymPy und SciPy -- 4.1 NumPy -- 4.1.1 Wichtige NumPy-Methoden -- 4.1.2 Wertetabellen für mathematische Funktionen erstellen -- 4.1.3 Die Datenstruktur von ndarray -- 4.1.4 Rechnen mit Matrizen -- 4.2 Matplotlib -- 4.2.1 Einfache 2D-Funktionsplots -- 4.2.2 Die objektorientierte API -- 4.3 SymPy -- 4.3.1 Symbolische Operationen mit Matrizen -- 4.3.2 Symbolisches Differenzieren und Integrieren -- 4.4 SciPy -- 4.4.1 Nullstellen berechnen -- 4.4.2 Numerisches Integrieren -- 4.5 Aufgaben -- 5 Zahlen -- 5.1 Natürliche Zahlen -- 5.1.1 Teilbarkeit. |
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Steinkamp, Veit, Mathematische Algorithmen mit Python: Aufgaben vom Sieb des Eratosthenes bis zur RSA-Verschlüsselung, Intro -- Materialien zum Buch -- 1 Einführung -- 1.1 Entwicklungsumgebungen -- 1.1.1 IDLE -- 1.1.2 Thonny -- 1.2 Die Installation der Module -- 1.3 Schlüsselwörter von Python -- 1.4 Maschinengenauigkeit, Rundungsfehler und Stellenauslöschung -- 1.4.1 Maschinengenauigkeit -- 1.4.2 Rundungsfehler -- 1.4.3 Stellenauslöschung -- 1.5 Algorithmenbegriffe -- 2 Datentypen und Datenstrukturen -- 2.1 Tupel -- 2.1.1 Exkurs: Elementare Datentypen von Python -- 2.1.2 Würfelsimulation -- 2.1.3 Vertauschen von Objekten -- 2.2 Sets -- 2.2.1 Mengenlehre -- 2.2.2 Vereinigungsmenge -- 2.2.3 Schnittmenge -- 2.2.4 Differenzmenge -- 2.3 Listen -- 2.4 Dictionary -- 2.5 Zusammenfassung -- 2.6 Aufgaben -- 3 Programmstrukturen -- 3.1 Mathematische Operatoren -- 3.2 Die lineare Programmstruktur -- 3.3 Verzweigungsstrukturen -- 3.3.1 Einfachauswahl -- 3.3.2 Mehrfachauswahl -- 3.4 Wiederholstrukturen -- 3.4.1 Die while-Schleife -- 3.4.2 Die for-Schleife -- 3.5 Unterprogrammtechnik mit Funktionen -- 3.5.1 Eingebaute Funktionen -- 3.5.2 Selbst erstellte Funktionen -- 3.5.3 Funktionen ohne Rückgabewert -- 3.5.4 Funktionen mit einem Rückgabewert -- 3.5.5 Funktionen mit mehreren Rückgabewerten -- 3.5.6 Rekursion: Eine Funktion ruft sich selbst auf -- 3.6 Laufzeitkomplexität -- 3.7 Aufgaben -- 4 Die Python-Erweiterungsmodule NumPy, Matplotlib, SymPy und SciPy -- 4.1 NumPy -- 4.1.1 Wichtige NumPy-Methoden -- 4.1.2 Wertetabellen für mathematische Funktionen erstellen -- 4.1.3 Die Datenstruktur von ndarray -- 4.1.4 Rechnen mit Matrizen -- 4.2 Matplotlib -- 4.2.1 Einfache 2D-Funktionsplots -- 4.2.2 Die objektorientierte API -- 4.3 SymPy -- 4.3.1 Symbolische Operationen mit Matrizen -- 4.3.2 Symbolisches Differenzieren und Integrieren -- 4.4 SciPy -- 4.4.1 Nullstellen berechnen -- 4.4.2 Numerisches Integrieren -- 4.5 Aufgaben -- 5 Zahlen -- 5.1 Natürliche Zahlen -- 5.1.1 Teilbarkeit., Electronic books, Python Programmiersprache, Programmierung |
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