Mathematics and Python Programming


Book Description

"We have developed 120 Python programs and more than 110 illustrations in a work that will be useful both to students of science of the first university science courses, as well as high school students and teachers, and to anyone interested in Python programming intending to acquire new tools to expose mathematical concepts in a didactic and modern fashion ... The book begins with a detailed introduction to Python, followed by ten chapters of mathematics with its corresponding Python programs, results and graphs."--Cover.




Matemáticas y gráficos con Python


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Con esta obra el lector emprenderá un emocionante viaje a través del mundo de las matemáticas y la visualización de datos utilizando el poderoso lenguaje de programación Python. Este libro no solo ofrece una introducción accesible a los conceptos matemáticos fundamentales, sino que también proporciona las herramientas necesarias para aplicar estos conocimientos a través de la programación. A lo largo de sus páginas, el autor guía al lector en un recorrido interactivo que abarca desde los conceptos básicos de la trigonometría y el cálculo hasta técnicas avanzadas de visualización de datos. Utilizando bibliotecas de Python como NumPy y Matplotlib, los lectores aprenderán a crear gráficos impresionantes y a manipular conjuntos de datos de manera efectiva. Cada capítulo presenta nuevos conceptos matemáticos junto con ejemplos de código prácticos. Desde la creación de gráficos de funciones simples hasta la visualización de conjuntos de datos multidimensionales, este libro proporciona una base sólida para aquellos interesados en explorar las matemáticas desde una perspectiva computacional. Ya sea el lector sea un principiante en programación o un matemático experimentado en busca de nuevas formas de visualizar y analizar datos, este libro ofrece una experiencia educativa enriquecedora y estimulante que abrirá nuevas puertas hacia la comprensión y la exploración del mundo de las matemáticas con Python. El código descrito en el libro se podrá descargar accediendo a la ficha del libro en www.ra-ma.es.




Mathematics for Machine Learning


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The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites. It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts. For those learning the mathematics for the first time, the methods help build intuition and practical experience with applying mathematical concepts. Every chapter includes worked examples and exercises to test understanding. Programming tutorials are offered on the book's web site.




Python for Excel


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While Excel remains ubiquitous in the business world, recent Microsoft feedback forums are full of requests to include Python as an Excel scripting language. In fact, it's the top feature requested. What makes this combination so compelling? In this hands-on guide, Felix Zumstein--creator of xlwings, a popular open source package for automating Excel with Python--shows experienced Excel users how to integrate these two worlds efficiently. Excel has added quite a few new capabilities over the past couple of years, but its automation language, VBA, stopped evolving a long time ago. Many Excel power users have already adopted Python for daily automation tasks. This guide gets you started. Use Python without extensive programming knowledge Get started with modern tools, including Jupyter notebooks and Visual Studio code Use pandas to acquire, clean, and analyze data and replace typical Excel calculations Automate tedious tasks like consolidation of Excel workbooks and production of Excel reports Use xlwings to build interactive Excel tools that use Python as a calculation engine Connect Excel to databases and CSV files and fetch data from the internet using Python code Use Python as a single tool to replace VBA, Power Query, and Power Pivot




Algorithms For Dummies


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Discover how algorithms shape and impact our digital world All data, big or small, starts with algorithms. Algorithms are mathematical equations that determine what we see—based on our likes, dislikes, queries, views, interests, relationships, and more—online. They are, in a sense, the electronic gatekeepers to our digital, as well as our physical, world. This book demystifies the subject of algorithms so you can understand how important they are business and scientific decision making. Algorithms for Dummies is a clear and concise primer for everyday people who are interested in algorithms and how they impact our digital lives. Based on the fact that we already live in a world where algorithms are behind most of the technology we use, this book offers eye-opening information on the pervasiveness and importance of this mathematical science—how it plays out in our everyday digestion of news and entertainment, as well as in its influence on our social interactions and consumerism. Readers even learn how to program an algorithm using Python! Become well-versed in the major areas comprising algorithms Examine the incredible history behind algorithms Get familiar with real-world applications of problem-solving procedures Experience hands-on development of an algorithm from start to finish with Python If you have a nagging curiosity about why an ad for that hammock you checked out on Amazon is appearing on your Facebook page, you'll find Algorithm for Dummies to be an enlightening introduction to this integral realm of math, science, and business.




Python con aplicaciones a las matemáticas, ingeniería y finanzas


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En esta obra se presenta el lenguaje de programación Python desde sus conceptos y características básicas, hasta el desarrollo de programas con un alto nivel de complejidad. De acuerdo con este propósito en el libro se incluyen más de 150 ejemplos que ilustran cada paso de la exposición. Aprenda La descripción, análisis y desarrollo de algoritmos a ser implementados con el lenguaje de programación Python. Conozca Los conceptos y métodos fundamentales del lenguaje de programación Python. Desarrolle El diseño de algoritmos y su implementación en el lenguaje Python. Ofelia Cervantes Villagómez. Licenciada en Ingeniería en Sistemas Computacionales (UDLAP), Maestra en Ciencias Computacionales (École Nationale Supérieure d'Informatique et de Mathématiques Appliquées - Grenoble), Doctora en Ciencias Computacionales (Institut National Polytechnique de Grenoble). Ha trabajado como investigadora en varias instituciones nacionales e internacionales en las áreas de inteligencia artificial, bases de datos y sistemas distribuidos. David Báez López. Licenciado en Física (UAP), Maestro en Ciencias (Universidad de Arizona), Doctor en Ingeniería Eléctrica (Universidad de Arizona). Ha publicado más de sesenta papers en revistas y congresos internacionales, y es autor de ocho libros acerca de simulación de circuitos y MATLAB. Juan Antonio Arízaga Silva recibió el grado de Maestro en Ciencias de la Universidad de las Américas Puebla en 2006 y el título de licenciado en electrónica en 2003 por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Actualmente es profesor investigador de tiempo completo en la Universidad Politécnica de Puebla en el área de Sistemas Automotrices. Esteban Castillo Juárez es Licenciado en ciencias de la computación y maestro en ciencias de la computación por parte de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Actualmente es estudiante de doctorado en ciencias de la computación en la Universidad de las Américas Puebla. Sus áreas de interés incluyen el procesamiento de lenguaje natural, minería de datos, aprendizaje automático, análisis de redes sociales y teoría de grafos.




Python Para Todos


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Python para Todos está diseñado para introducir a los estudiantes en la programación y el desarrollo de software a través de un enfoque en la exploración de datos. Puedes pensar en Python como una herramienta para resolver problemas que están más allá de las capacidades de una simple hoja de cálculo.Python es un lenguaje de programación fácil de usar y sencillo de aprender, disponible de forma gratuita para equipos Macintosh, Windows, o Linux. Una vez que aprendes Python, puedes utilizarlo el resto de tu carrera sin necesidad de comprar ningún software.Existen copias electrónicas gratuitas de este libro en varios formatos, así como material de soporte para el libro, que pues encontrar en es.py4e.com. Los materiales del curso están disponibles bajo una Licencia Creative Commons, de modo que puedes adaptarlos para enseñar tu propio curso de Python.







PYTHON FLASH CARDS.


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Deep Learning


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DEEP LEARNING Buy the Paperback version of this book, and get the Kindle eBook version included for FREE! Do You Want to Become An Expert Of Deep Learning?? Start Getting this Book and Follow My Step by Step Explanations! Click Add To Cart Now! This book is for anyone who wants to learn deep learning from a mathematical perspective. In the first chapter you will get an introduction to the deep learning concepts, then in the second chapter you will understand and review some of the mathematical equations that will help you understand deep learning. After that, we will go delve further into the deep learning architectures, and after every chapter you will find review questions just to reinforce your understanding of the content. When reading this book, it's preferable to know any programming language, such as Python or R, and the basics of linear algebra. This book contains illustrations and step-by-step explanations with bullet points and exercises for easy and enjoyable learning Benefits of reading this book that you're not going to find anywhere else: INTRODUCTION TO DEEP LEARNING MATHEMATICS FOR DEEP LEARNING SINGLE AND MULTILAYER PERCEPTRON MODELS AUTOENCODERS, RESTRICTED BOLTZMANN MACHINES EXPERIMENTAL DESIGN AND HEURISTICS Don't miss out on this new step by step guide to Deep Learning. All you need to do is scroll up and click on the BUY NOW button to learn all about it!