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Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Python for Data Science (Vasiliev, Yuli)
Python for Data Science , A hands-on, real-world introduction to data analysis with the Python programming language, loaded with wide-ranging examples. Python is an ideal choice for accessing, manipulating, and gaining insights from data of all kinds. Python for Data Science introduces you to the Pythonic world of data analysis with a learn-by-doing approach rooted in practical examples and hands-on activities. You’ll learn how to write Python code to obtain, transform, and analyze data, practicing state-of-the-art data processing techniques for use cases in business management, marketing, and decision support. You will discover Python’s rich set of built-in data structures for basic operations, as well as its robust ecosystem of open-source libraries for data science, including NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib, and more. Examples show how to load data in various formats, how to streamline, group, and aggregate data sets, and how to create charts, maps, and other visualizations. Later chapters go in-depth with demonstrations of real-world data applications, including using location data to power a taxi service, market basket analysis to identify items commonly purchased together, and machine learning to predict stock prices. , > , Erscheinungsjahr: 20220802, Produktform: Kartoniert, Autoren: Vasiliev, Yuli, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming Languages / Python, Keyword: nerd gifts;gift books;tech gifts;gifts for nerds;geek gifts;gifts for geeks;programmer gifts;data science;python for data science;machine learning;data analysis;learn python;python books;programming books;head first python;python programming for beginners;computer;technology;code;coding;coding for kids;algorithm;python;python programming;clean code;algorithms;python for data analysis;python machine learning;tech;learning python;python for beginners;coding for beginners;python data science, Fachschema: Data Mining (EDV)~Informatik~Programmiersprachen~Python (EDV), Fachkategorie: Data Mining~Informatik, Imprint-Titels: No Starch Press, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Text Sprache: eng, Verlag: Random House LLC US, Breite: 182, Höhe: 22, Gewicht: 438, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Python Data Science Handbook (Vanderplas, Jake)
Python Data Science Handbook , "Python is a first-class tool for many researchers, primarily because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the new edition of Python Data Science Handbook do you get them all--IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn, and other related tools. Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find the second edition of this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python."--Publisher marketing. , > , Auflage: 2nd Edition, Erscheinungsjahr: 202301, Produktform: Kartoniert, Autoren: Vanderplas, Jake, Auflage: 23002, Auflage/Ausgabe: 2nd Edition, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming Languages / Python~COMPUTERS / Programming / Open Source~COMPUTERS / Data Modeling & Design, Fachschema: Internet / Programmierung~Programmiersprachen~Database~Datenbank~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Informationsverarbeitung (EDV)~Architektur (EDV)~Rechnerarchitektur, Fachkategorie: Naturwissenschaften, allgemein~Webprogrammierung~Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Datenbankdesign und -theorie~Datenerfassung und -analyse~Computermodellierung und -simulation~Informationsvisualisierung~Informationsarchitektur, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XXIV, Seitenanzahl: 563, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: O'Reilly Media, Verlag: O'Reilly Media, Länge: 233, Breite: 177, Höhe: 32, Gewicht: 1030, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Vorgänger: 2467245, Vorgänger EAN: 9781491912058, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0008, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2782994
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Vanderplas, Jake: Handbuch Data Science mit Python
Handbuch Data Science mit Python , Der unverzichtbare Werkzeugkasten für Data Science in der 2. Auflage Das bewährte Standardwerk jetzt in vollständig aktualisierter Neuauflage Behandelt die neuesten Versionen von IPython, NumPy, pandas, Matplotlib und Scikit-Learn Die leicht nachvollziehbaren Beispiele helfen Ihnen bei der erfolgreichen Einrichtung und Nutzung der Data-Science-Tools Inklusive Jupyter Notebooks, die es Ihnen ermöglichen, den Code direkt beim Lesen auszuprobieren Für viele Data Scientists ist Python die Sprache der Wahl, weil zahlreiche ausgereifte Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar sind. Jake VanderPlas versammelt in dieser 2. Auflage seines Standardwerks alle wichtigen Datenanalyse Tools in einem Band und erläutert deren Einsatz in der Praxis. Beschrieben werden IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn und verwandte Werkzeuge. Für Datenanalystinnen und analysten und Data Cruncher mit Python Kenntnissen ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert bei der Erledigung ihrer täglichen Aufgaben. Dazu gehören die Manipulation, Umwandlung und Bereinigung von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen sowie die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken und Machine Learning Modellen. Dieses Handbuch beschreibt die folgenden Tools: IPython und Jupyter bieten eine Umgebung für Berechnungen, die von vielen Data Scientists genutzt wird NumPy stellt das ndarray zum effizienten Speichern und Bearbeiten dicht gepackter Datenarrays bereit Pandas verfügt über das DataFrameObjekt für die Speicherung und Manipulation gelabelter und spaltenorientierter Daten Matplotlib ermöglicht die flexible und vielseitige Visualisierung von Daten Scikit-Learn unterstützt bei der Implementierung der wichtigsten und gebräuchlichsten Algorithmen für das Machine Learning »Jake beschreibt weit mehr als die Grundlagen dieser Open-Source-Tools; er erläutert die zugrunde liegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« -- Brian Granger, Physikprofessor und Mitbegründer des Jupyter-Projekts , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Thema: Verstehen, Länge: 240, Breite: 165, andere Sprache: 9781098121228, Relevanz: 0018, Tendenz: +1,
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Warum wird Python für Data Science bevorzugt und warum funktioniert zum Beispiel Java nicht? Warum braucht man Python und SQL?
Python wird für Data Science bevorzugt, weil es eine breite Palette von Bibliotheken und Frameworks für Datenanalyse und maschinelles Lernen bietet, wie z.B. NumPy, Pandas und Scikit-learn. Diese Bibliotheken sind in Python gut integriert und ermöglichen eine effiziente Datenmanipulation und Modellierung. Java hingegen ist eine objektorientierte Programmiersprache, die zwar für allgemeine Zwecke geeignet ist, aber nicht speziell für Datenanalyse und maschinelles Lernen optimiert ist. Python und SQL werden oft zusammen verwendet, weil sie unterschiedliche Stärken haben. Python ist gut geeignet für die Datenmanipulation und Modellierung, während SQL eine leistungsstarke Sprache für Datenbankabfragen ist. Durch die Kombination von Python und SQL können Data Scientists Daten aus Datenbanken abrufen, analysieren und
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Wie kann Python dazu verwendet werden, um Datenanalyse und Visualisierung durchzuführen?
Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken wie Pandas und NumPy, die speziell für die Datenanalyse entwickelt wurden. Diese Bibliotheken ermöglichen es, Daten zu importieren, zu bereinigen, zu transformieren und zu analysieren. Zusätzlich bietet Python Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn, die es ermöglichen, Daten visuell darzustellen. Mit diesen Bibliotheken können Diagramme, Grafiken und interaktive Visualisierungen erstellt werden, um die Ergebnisse der Datenanalyse leicht verständlich zu präsentieren. Durch die Kombination von Datenanalyse- und Visualisierungsbibliotheken bietet Python eine leistungsstarke Plattform für die Durchführung von umfassenden Datenanalysen und die Präsentation der Ergebnisse in ansprechender
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Eine Python-Bibliothek ist eine Sammlung von Modulen und Funktionen, die spezifische Aufgaben oder Funktionalitäten in der Programmiersprache Python bereitstellen.
Python-Bibliotheken sind äußerst nützlich, da sie Entwicklern ermöglichen, auf bereits geschriebenen Code zuzugreifen, um bestimmte Aufgaben effizient zu erledigen. Durch die Verwendung von Bibliotheken können Entwickler Zeit sparen und ihre Produktivität steigern. Es gibt Tausende von Python-Bibliotheken für verschiedene Anwendungsbereiche wie Datenanalyse, Webentwicklung, maschinelles Lernen und vieles mehr. Entwickler können auch eigene Bibliotheken erstellen und sie der Python-Community zur Verfügung stellen.
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Wie kann man den Wert einer Zelle in einem Python Data Frame ändern?
Um den Wert einer Zelle in einem Python Data Frame zu ändern, kann man den Index der gewünschten Zelle angeben und dann den neuen Wert zuweisen. Zum Beispiel kann man den Wert in der Zelle in der ersten Zeile und ersten Spalte wie folgt ändern: `df.at[0, 'Spaltenname'] = neuer Wert`. Man kann auch den Index oder den Spaltennamen verwenden, um auf die Zelle zuzugreifen, z.B. `df.loc[0, 'Spaltenname'] = neuer Wert` oder `df.iloc[0, 0] = neuer Wert`.
Ähnliche Suchbegriffe für Python:
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Practical Python Data Wrangling and Data Quality (McGregor, Susan E.)
Practical Python Data Wrangling and Data Quality , The world around us is full of data that holds unique insights and valuable stories, and this book will help you uncover them. Whether you already work with data or want to learn more about its possibilities, the examples and techniques in this practical book will help you more easily clean, evaluate, and analyze data so that you can generate meaningful insights and compelling visualizations. Complementing foundational concepts with expert advice, author Susan E. McGregor provides the resources you need to extract, evaluate, and analyze a wide variety of data sources and formats, along with the tools to communicate your findings effectively. This book delivers a methodical, jargon-free way for data practitioners at any level, from true novices to seasoned professionals, to harness the power of data. Use Python 3.8+ to read, write, and transform data from a variety of sources Understand and use programming basics in Python to wrangle data at scale Organize, document, and structure your code using best practices Collect data from structured data files, web pages, and APIs Perform basic statistical analyses to make meaning from datasets Visualize and present data in clear and compelling ways , > , Erscheinungsjahr: 202201, Produktform: Kartoniert, Autoren: McGregor, Susan E., Themenüberschrift: COMPUTERS / Databases / Data Mining~COMPUTERS / Programming Languages / Python~COMPUTERS / Desktop Applications / Databases, Fachschema: Datenverarbeitung / Anwendungen / Betrieb, Verwaltung~Programmiersprachen~Data Mining (EDV)~Database~Datenbank~Informatik, Fachkategorie: Unternehmensanwendungen~Data Mining~Datenbanksoftware~Informatik, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Text Sprache: eng, Verlag: O'Reilly Media, Breite: 176, Höhe: 24, Gewicht: 722, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0070, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Python (Brunner, René)
Python , Python meistern leicht gemacht: Entdecken Sie Prof. Dr. René Brunner's praxisnahes Lehrbuch für Python 3 Lassen Sie sich von Prof. Dr. René Brunner, einem anerkannten Experten und Bestseller-Dozenten, auf Ihrer Reise in die Python-Programmierung begleiten. Sein Lehrbuch "Python - Schritt für Schritt Programmieren lernen" ist genau das, was Sie brauchen, um ein erfolgreicher Python-Programmierer zu werden. Mit diesem praxisnahen Lehrbuch lernen Sie Python-Programmierung durch einfache, leicht verständliche Erklärungen und Beispiele. Die Inhalte sind speziell auf Python für Einsteiger und Fortgeschrittene zugeschnitten und bieten Ihnen: ¿ Umfassendes Wissen: Von Python-Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Konzepten und objektorientierter Programmierung in Python 3. ¿ Praxisnahe Inhalte: Greifbare Beispiele und Übungen, die Ihnen helfen, Python programmieren zu lernen und das Gelernte effektiv anzuwenden. ¿ Online-Übungen und Anwendungsbeispiele: Vertiefen Sie Ihr Wissen durch praktische Übungen und Beispiele, die den Python Lernprozess unterstützen. Stellen Sie sich vor, wie Sie wertvolle Programmierkenntnisse und -fähigkeiten in Python erwerben, die Ihnen in der digitalen Welt von heute einen entscheidenden Vorteil verschaffen. Dieses Buch bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihr Potenzial zu entfalten und Ihre Karriere in der Python-Programmierung voranzutreiben. Warten Sie nicht länger! Ergreifen Sie jetzt die Chance, Python programmieren zu lernen. Tauchen Sie ein in die Welt von Prof. Dr. René Brunner's "Python - Schritt für Schritt Programmieren lernen" und beginnen Sie noch heute, Ihr Python-Können aufzubauen! , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 202308, Produktform: Kartoniert, Autoren: Brunner, René, Seitenzahl/Blattzahl: 292, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming Languages / Python, Keyword: Anfänger Einsteiger; Big Data; Data Mining; Data Science; Development; Hand-Buch; Hand-Buch Bücher Grundlagen Kurse Tipps Workshops Tutorials Wissen Anleitung Training Ratgeber; IPython; Informatik; Jupyter; NumPy; OOP; OOP Objektorientierung; OOP objektorientiert; Objektorientierte Programmierung; Programmieren; Programmieren Programmierung; Programmieren Software-Entwicklung; Programmieren lernen; Programmiersprache; Programmierung; Python 3; Python 3.10; Python Anfänger; Python Buch; Python für Einsteiger; Python lernen; Python programmieren; Python programmieren lernen; Referenz Kurs Tipps Workshop Tutorials Wissen Training; Skriptsprache; Software-Entwicklung; Studium Ausbildung, Fachschema: Objektorientiert (EDV)~Programmiersprachen~Informatik, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Informatik, Warengruppe: TB/Programmiersprachen, Fachkategorie: Objektorientierte Programmierung (OOP), Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Litego Verlag, Verlag: Litego Verlag, Verlag: Gdel, Georg, Länge: 212, Breite: 153, Höhe: 25, Gewicht: 351, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0035, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
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Maykker Python Einwascherbezug
Der Maykker Python ist ein Einwascherbezug, der sicher um unser proprietäres HandySleeve-Montagesystem gewickelt wird. Unser Montagesystem sorgt für eine überlegene und gezielte Scheuerwirkung und verhindert die lockere Bewegung, die bei traditionellen Moppbezügen häufig vorkommt.. Wie alle unsere Moppbezüge besteht der Python aus hochwertigster Mikrofaser für maximale Absorption und Wasserretention. Da unsere Moppbezüge keine Enden haben, fransen sie nie aus, was bei traditionellen Bezügen oft der Fall ist. Stattdessen können die Enden mit unseren austauschbaren Easy-Scrubs, die in weißen und blauen Pads oder aus Bronze-Wolle erhältlich sind, verwendet werden. Darüber hinaus helfen die Enden aller unserer Moppsysteme, Wasser von den Rahmen fernzuhalten, was den Bedarf an Nachreinigung minimiert.. Der Python hat eine kleinere Mikrofaserstruktur pro Quadratzoll, was ihm eine weichere Haptik verleiht. Dies ist manchmal für die Unterhaltsreinigung und kugelsicheres Glas wünschenswert. Er eignet sich auch hervorragend für Low-E-Glas, bei dem Kratzer auf dem Glas möglichst vermieden werden sollen.. Achten Sie darauf, den Mopp beim Reinigen von kugelsicherem oder Low-E-Glas niemals in schmutzigem Wasser erneut einzuweichen. Der Python ist maschinenwaschbar. Kaltwasserwäsche und Lufttrocknung werden empfohlen. Wie alle unsere anderen Moppbezüge ist der Python in verschiedenen Größen erhältlich (6", 10", 14" und 18").. Alle unsere Moppbezüge können durch Rollen oder Falten aufbewahrt werden, was Ihnen mehr Aufbewahrungsoptionen bietet.
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Kabelschloss Python 8428
Innovatives, längenverstellbares Kabelschloss mit hochwiderstandsfähigem Stahlkabel. Durchmesser: 10 mm Zubehör: 4 Schlüssel Cover: ABS-beschichtet, vinylbeschichtet Sicherheitsklasse: 6 Maße 10 mm x 1.800 mm Farbe: schwarz Gewicht: 0,67 k
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Was ist Python Corona? - Was ist Python Corona?
Python Corona ist ein Begriff, der fälschlicherweise für das Programmierungs-Sprache Python und das Coronavirus verwendet wird. Es handelt sich um eine Verwechslung, da Python eine weit verbreitete Programmiersprache ist, während das Coronavirus eine Infektionskrankheit ist, die weltweit Auswirkungen hat. Es ist wichtig, zwischen diesen beiden Begriffen zu unterscheiden, um Missverständnisse zu vermeiden.
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Versteht der Server, der Python in HTML einbindet, Python?
Nein, der Server versteht normalerweise keine Python-Syntax. Der Server führt den Python-Code aus und generiert daraus HTML-Code, den er dann an den Client zurücksendet. Der Client (z.B. ein Webbrowser) versteht dann den generierten HTML-Code und rendert ihn entsprechend.
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Wie kann man mit Python andere Python-Programme steuern?
Man kann andere Python-Programme steuern, indem man sie als Module importiert und dann ihre Funktionen und Variablen aufruft. Man kann auch die `subprocess`-Bibliothek verwenden, um externe Python-Skripte auszuführen und deren Ausgabe zu erfassen. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, Sockets oder andere Kommunikationsmechanismen zu verwenden, um mit anderen Python-Programmen zu interagieren.
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Wie kann Python in den Bereichen der Datenanalyse, Webentwicklung und künstlichen Intelligenz eingesetzt werden?
Python wird in der Datenanalyse eingesetzt, um große Datenmengen zu verarbeiten, zu visualisieren und Muster zu erkennen. In der Webentwicklung wird Python verwendet, um dynamische Webanwendungen zu erstellen, APIs zu entwickeln und Datenbanken zu verwalten. In der künstlichen Intelligenz wird Python für maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung eingesetzt, um intelligente Systeme zu entwickeln. Durch die Vielseitigkeit und die umfangreiche Bibliothek von Python können Entwickler in diesen Bereichen effizient arbeiten und leistungsstarke Anwendungen erstellen.
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