Numerisches Python : arbeiten mit NumPy Matplotlib und Pandas Es gibt einige Einführungen in Python und die im Bereich von maschinellem Lernen und Data Science häufig genutzten Zusatzbibliotheken ( Module ) wie NumPy Pandas und Matplotlib (z.B. J. VanderPlas) die aber im Vergleich zum vorliegenden Buch deutlich weniger empfehlenswert sind weil: Das vorliegende Buch besticht durch die Klarheit der Darstellung der zentralen Features der Sprache Python und leitet zielgerichtet zu den Vorzügen dieser Sprache für komplexe numerische Aufgabenstellungen aus Mathematik Statistik maschinellem Lernen und Data Science ganz allgemein bzgl. Effizienz und Performance (z.B. Klasse Integer mit sehr grossem Wertebereich Listen und Dictionaries). NumPy bietet effiziente Array Strukturen (flexibel durch einfache Verringerung oder Erhöhung der Zahl der Dimensionen etc.) für maschinelles Lernen Pandas bearbeitet grosse Dateien und Matplotlib stellt komplexe Datenstrukturen einfach grafisch dar alles sehr klar beschrieben. Als Vorbereitung auf die Lektüre des vorliegenden Buchs empfiehlt der Autor seine Einführung in Python 3