Lernen von SciPy für numerisches und wissenschaftliches Rechnen, zweite Ausgabe

Numerisches Python: Wissenschaftliches Rechnen und Data-Science-Anwendungen mit Numpy, SciPy und Matplotlib

Robert Johansson

Mitsotakis D. - Computational Mathematics. Eine Einführung in die Numerische Analysis und Wissenschaftliches Rechnen mit Python - 2023

Mueller J. P., Massaron L. - Maschinelles Lernen für Dummies, 2. Auflage - 2021

Silaparasetty N. - Maschinelles Lernen Konzepte mit Python und der Jupyter Notebook-Umgebung - 2020

Programmieren in Lua, Zweite Auflage

Roberto Ierusalimschy

C++ für Ingenieure und Wissenschaftler, dritte Ausgabe

Gary J. Bronson

Lernen von Pandas 2.0: Ein umfassender Leitfaden zur Datenmanipulation und -analyse für Data Scientists und Machine-Learning-Experten

Matthew Rosch

Algorithmen. Ein Handbuch mit Beispielen in C, C++, Java und Python. Zweite Auflage.

Джордж Хайнеман, Гэри Поллис, Стэнли Селков

Handbuch des evolutionären maschinellen Lernens

Wolfgang Banzhaf, Penousal Machado, Mengjie Zhang (Editors)

Numeric Python: Python-Datenanalyse mit NumPy, Pandas und Matplotlib

Bernd Klein