G7 Zusammenfassung des Lernmoduls - Pythonkurs

Dieses Kapitel ist etwas „kompliziert“ zusammenfassbar. Wir haben unser Wissen über Pakete aus Kapitel 5 mit Substanz gefüllt, anhand der Pakete NumPy, matplotlib und SymPy. Klar ist, dass wir bei ihrem Funktionsumfang nur an der Oberfläche kratzen konnten: Mit pip haben wir Zugriff auf hunderttausende Pakete, die zudem „fast alle“ in Anaconda bereitgestellt sind. NumPy erweitert die Python-Standardbibliothek auf Fragestellungen der numerischen linearen Algebra. matplotlib kann alles visualisieren, was nicht bei drei auf dem Baum ist. SymPy ist enorm mächtig, weit über die Schulmathematik hinaus. Im Detail haben wir gelernt, dass vektorisierte Operationen sowohl bei der numerischen als auch bei der symbolischen Rechnung unabdingbar sind, dass NumPy, SymPy und matplotlib generisch „zusammenpassen“ und dass wir uns zumindest prinzipiell ausgehend von der Webseite eines Pakets vortasten können, um seine Nutzung zu erlernen. Abschließend erhalten Sie noch ein kommentiertes Jupyter Notebook, mit der Zusammenfassung der erlernten Inhalte im Verlauf dieses Lernmoduls, sowie eine PDF-Datei mit demselben Inhalt.