Hallo,
ich studiere im ersten Semester Wirtschaftsmathe, indem wir auch das programmieren mit Python lernen.
Zum zeichnen (wir müssen in der jetzigen Hausaufgabe z.b. einen Kreis zeichnen), benötigt man die Zeichenfunktion pylab - wofür scheinbar numpy (was ich bereits installiert habe) und mathplotlib notwendig ist. Da mir die Erklärung meines tutors jedoch etwas zu fachmännisch war wollte ich hier mal fragen, wie das genau mit der Installation funktioniert? (Am besten mit möglichst einfachen Worten, da ich mich mit Computern nicht besonders gut auskenne)
Weiterhin wollte ich fragen, ob es gute Seiten oder Bücher gibt, die ich ergänzend zu den Vorlesungen nutzen kann?(da mir die Vorlesungen doch recht unverständlich rüber kommen)
Vielen Dank
wie pylab installieren - Buchvorschläge für Python?
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BlackJack
@Thomas1: Unter Windows würde ich für so etwas zu einer Distribution raten die alles wichtige schon dabei hat oder einfach nachinstallierbar macht. Enthought oder Anaconda kommen mir als erstes in den Sinn. Eventuell hat Dein Dozent oder Tutor da eine Empfehlung.
Ob's speziell Bücher über Python für Wirtschaftsmathematiker gibt weiss ich nicht. Ich würde empfehlen Python als Sprache zu lernen, das ist die Grundlage von allem was man mit Python macht. Es gibt ein Tutorial in der Python-Dokumentation. Dann vielleicht die Dokumentation von Numpy, denn drauf bauen die meisten Packages die irgendwie mit wissenschaftlichem Rechnen zu tun haben auf, wie beispielsweise `matplotlib`, was auch eine Dokumentation hat, und eine Gallery mit vielen Beispielen + Quelltext. Unter anderem mit einem Abschnitt mit `pylab`-Beispielen.
Das `pandas`-Package spielt dann vielleicht noch irgendwann eine Rolle. Das baut auch auf Numpy auf und stellt Datentypen und Funktionalität zur Verfügung um mit Datenreihen/Zeitreihen zu arbeiten.
Ob's speziell Bücher über Python für Wirtschaftsmathematiker gibt weiss ich nicht. Ich würde empfehlen Python als Sprache zu lernen, das ist die Grundlage von allem was man mit Python macht. Es gibt ein Tutorial in der Python-Dokumentation. Dann vielleicht die Dokumentation von Numpy, denn drauf bauen die meisten Packages die irgendwie mit wissenschaftlichem Rechnen zu tun haben auf, wie beispielsweise `matplotlib`, was auch eine Dokumentation hat, und eine Gallery mit vielen Beispielen + Quelltext. Unter anderem mit einem Abschnitt mit `pylab`-Beispielen.
Das `pandas`-Package spielt dann vielleicht noch irgendwann eine Rolle. Das baut auch auf Numpy auf und stellt Datentypen und Funktionalität zur Verfügung um mit Datenreihen/Zeitreihen zu arbeiten.