Search Results for "gnuplot-in-action-understanding-data-with-graphs"

Gnuplot in Action

Gnuplot in Action

  • Author: Philipp K. Janert
  • Publisher: Manning Publications
  • ISBN: 9781633430181
  • Category: Computers
  • Page: 400
  • View: 3203
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Summary Gnuplot in Action, Second Edition is a major revision of this popular and authoritative guide for developers, engineers, and scientists who want to learn and use gnuplot effectively. Fully updated for gnuplot version 5, the book includes four pages of color illustrations and four bonus appendixes available in the eBook. Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications. About the Technology Gnuplot is an open-source graphics program that helps you analyze, interpret, and present numerical data. Available for Unix, Mac, and Windows, it is well-maintained, mature, and totally free. About the Book Gnuplot in Action, Second Edition is a major revision of this authoritative guide for developers, engineers, and scientists. The book starts with a tutorial introduction, followed by a systematic overview of gnuplot's core features and full coverage of gnuplot's advanced capabilities. Experienced readers will appreciate the discussion of gnuplot 5's features, including new plot types, improved text and color handling, and support for interactive, web-based display formats. The book concludes with chapters on graphical effects and general techniques for understanding data with graphs. It includes four pages of color illustrations. 3D graphics, false-color plots, heatmaps, and multivariate visualizations are covered in chapter-length appendixes available in the eBook. What's Inside Creating different types of graphs in detail Animations, scripting, batch operations Extensive discussion of terminals Updated to cover gnuplot version 5 About the Reader No prior experience with gnuplot is required. This book concentrates on practical applications of gnuplot relevant to users of all levels. About the Author Philipp K. Janert, PhD, is a programmer and scientist. He is the author of several books on data analysis and applied math and has been a gnuplot power user and developer for over 20 years. Table of Contents PART 1 GETTING STARTED Prelude: understanding data with gnuplot Tutorial: essential gnuplot The heart of the matter: the plot command PART 2 CREATING GRAPHS Managing data sets and files Practical matters: strings, loops, and history A catalog of styles Decorations: labels, arrows, and explanations All about axes PART 3 MASTERING TECHNICALITIES Color, style, and appearance Terminals and output formats Automation, scripting, and animation Beyond the defaults: workflow and styles PART 4 UNDERSTANDING DATA Basic techniques of graphical analysis Topics in graphical analysis Coda: understanding data with graphs

Grid-Computing

Grid-Computing

Eine Basistechnologie für Computational Science

  • Author: Dietmar Fey
  • Publisher: Springer-Verlag
  • ISBN: 3540797475
  • Category: Computers
  • Page: 530
  • View: 5467
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Clusterrechner und Grid-Computing sind Basistechnologien der Computational Science. Als erstes deutschsprachiges Buch zum Thema werden die Grundlagen des Grid-Computings, Middleware und Simulationsexperimente betrachtet. Aufbauend auf den theoretischen Grundlagen behandelt der Band die Beziehung zwischen Parallelem Rechnen, Middleware und Grid-Rechnerstrukturen. Die Darstellung von Grids und Clustern in Simulationsexperimenten verbindet Grundlagen und Middleware, wobei großer Wert auf die Darstellung der interdisziplinären Zusammenhänge gelegt wird.

Data Analysis with Open Source Tools

Data Analysis with Open Source Tools

A Hands-On Guide for Programmers and Data Scientists

  • Author: Philipp K. Janert
  • Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
  • ISBN: 9781449396657
  • Category: Computers
  • Page: 540
  • View: 685
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Collecting data is relatively easy, but turning raw information into something useful requires that you know how to extract precisely what you need. With this insightful book, intermediate to experienced programmers interested in data analysis will learn techniques for working with data in a business environment. You'll learn how to look at data to discover what it contains, how to capture those ideas in conceptual models, and then feed your understanding back into the organization through business plans, metrics dashboards, and other applications. Along the way, you'll experiment with concepts through hands-on workshops at the end of each chapter. Above all, you'll learn how to think about the results you want to achieve -- rather than rely on tools to think for you. Use graphics to describe data with one, two, or dozens of variables Develop conceptual models using back-of-the-envelope calculations, as well asscaling and probability arguments Mine data with computationally intensive methods such as simulation and clustering Make your conclusions understandable through reports, dashboards, and other metrics programs Understand financial calculations, including the time-value of money Use dimensionality reduction techniques or predictive analytics to conquer challenging data analysis situations Become familiar with different open source programming environments for data analysis "Finally, a concise reference for understanding how to conquer piles of data."--Austin King, Senior Web Developer, Mozilla "An indispensable text for aspiring data scientists."--Michael E. Driscoll, CEO/Founder, Dataspora

Data Simplification

Data Simplification

Taming Information With Open Source Tools

  • Author: Jules J. Berman
  • Publisher: Morgan Kaufmann
  • ISBN: 0128038543
  • Category: Computers
  • Page: 398
  • View: 8462
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Data Simplification: Taming Information With Open Source Tools addresses the simple fact that modern data is too big and complex to analyze in its native form. Data simplification is the process whereby large and complex data is rendered usable. Complex data must be simplified before it can be analyzed, but the process of data simplification is anything but simple, requiring a specialized set of skills and tools. This book provides data scientists from every scientific discipline with the methods and tools to simplify their data for immediate analysis or long-term storage in a form that can be readily repurposed or integrated with other data. Drawing upon years of practical experience, and using numerous examples and use cases, Jules Berman discusses the principles, methods, and tools that must be studied and mastered to achieve data simplification, open source tools, free utilities and snippets of code that can be reused and repurposed to simplify data, natural language processing and machine translation as a tool to simplify data, and data summarization and visualization and the role they play in making data useful for the end user. Discusses data simplification principles, methods, and tools that must be studied and mastered Provides open source tools, free utilities, and snippets of code that can be reused and repurposed to simplify data Explains how to best utilize indexes to search, retrieve, and analyze textual data Shows the data scientist how to apply ontologies, classifications, classes, properties, and instances to data using tried and true methods

Feedback Control for Computer Systems

Feedback Control for Computer Systems

Introducing Control Theory to Enterprise Programmers

  • Author: Philipp K. Janert
  • Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
  • ISBN: 1449362664
  • Category: Computers
  • Page: 336
  • View: 6981
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How can you take advantage of feedback control for enterprise programming? With this book, author Philipp K. Janert demonstrates how the same principles that govern cruise control in your car also apply to data center management and other enterprise systems. Through case studies and hands-on simulations, you’ll learn methods to solve several control issues, including mechanisms to spin up more servers automatically when web traffic spikes. Feedback is ideal for controlling large, complex systems, but its use in software engineering raises unique issues. This book provides basic theory and lots of practical advice for programmers with no previous background in feedback control. Learn feedback concepts and controller design Get practical techniques for implementing and tuning controllers Use feedback “design patterns” for common control scenarios Maintain a cache’s “hit rate” by automatically adjusting its size Respond to web traffic by scaling server instances automatically Explore ways to use feedback principles with queueing systems Learn how to control memory consumption in a game engine Take a deep dive into feedback control theory

The Art and Science of Analyzing Software Data

The Art and Science of Analyzing Software Data

  • Author: Christian Bird,Tim Menzies,Thomas Zimmermann
  • Publisher: Elsevier
  • ISBN: 0124115438
  • Category: Computers
  • Page: 672
  • View: 1530
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The Art and Science of Analyzing Software Data provides valuable information on analysis techniques often used to derive insight from software data. This book shares best practices in the field generated by leading data scientists, collected from their experience training software engineering students and practitioners to master data science. The book covers topics such as the analysis of security data, code reviews, app stores, log files, and user telemetry, among others. It covers a wide variety of techniques such as co-change analysis, text analysis, topic analysis, and concept analysis, as well as advanced topics such as release planning and generation of source code comments. It includes stories from the trenches from expert data scientists illustrating how to apply data analysis in industry and open source, present results to stakeholders, and drive decisions. Presents best practices, hints, and tips to analyze data and apply tools in data science projects Presents research methods and case studies that have emerged over the past few years to further understanding of software data Shares stories from the trenches of successful data science initiatives in industry

Elementare Numerik für Techniker

Elementare Numerik für Techniker

Datenanalyse und Modellbildung - Programmierung mit C und Grafikprogrammierung mit GNUPLOT

  • Author: Jörg Birmelin,Christian Hupfer
  • Publisher: Springer-Verlag
  • ISBN: 3834895431
  • Category: Mathematics
  • Page: 168
  • View: 1726
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Eine Einführung in C-Programmierung und Grafik-Programmierung mit GNUPLOT für Studierende der Technikerschulen und SchülerInnen der technischen Oberschulen sowie Berufsgymnasien aber auch für Lehramtsstudenten und Lehrer der Sekundarstufe II in den Fächern Mathematik, Technik, Informatik und Physik. Die wesentlichen Inhalte des Mathematik-Stoffes der Technikerschulen, der Kollegstufen und des Technischen Gymnasiums sind numerisch behandelt und die Ergebnisse professionell grafisch aufbereitet. Hier erfährt der angehende Techniker auch, wie man wissenschaftliche Aussagen ansprechend visualisiert. Sämtliche Grafik-Befehlsdateien und C-Programme sind abgedruckt. Übungen und case studies regen vielfach zur Auseinandersetzung mit dem dargebotenen Stoff an. Umfangreiche Verzeichnisse der Grafiken, Tabellen und Grafikbefehle sowie Programmtexte neben einem Stichwortverzeichnis machen das Buch auch für das Selbststudium geeignet.

Der LaTeX-Begleiter

Der LaTeX-Begleiter

  • Author: Frank Mittelbach,Michel Goossens
  • Publisher: Pearson Deutschland GmbH
  • ISBN: 9783868940886
  • Category:
  • Page: 1137
  • View: 9280
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Characterization of Polymer Blends

Characterization of Polymer Blends

Miscibility, Morphology and Interfaces

  • Author: Sabu Thomas,Yves Grohens,P. Jyotishkumar
  • Publisher: John Wiley & Sons
  • ISBN: 3527645616
  • Category: Science
  • Page: 994
  • View: 3618
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Filling the gap for a reference dedicated to the characterization of polymer blends and their micro and nano morphologies, this book provides comprehensive, systematic coverage in a one-stop, two-volume resource for all those working in the field. Leading researchers from industry and academia, as well as from government and private research institutions around the world summarize recent technical advances in chapters devoted to their individual contributions. In so doing, they examine a wide range of modern characterization techniques, from microscopy and spectroscopy to diffraction, thermal analysis, rheology, mechanical measurements and chromatography. These methods are compared with each other to assist in determining the best solution for both fundamental and applied problems, paying attention to the characterization of nanoscale miscibility and interfaces, both in blends involving copolymers and in immiscible blends. The thermodynamics, miscibility, phase separation, morphology and interfaces in polymer blends are also discussed in light of new insights involving the nanoscopic scale. Finally, the authors detail the processing-morphology-property relationships of polymer blends, as well as the influence of processing on the generation of micro and nano morphologies, and the dependence of these morphologies on the properties of blends. Hot topics such as compatibilization through nanoparticles, miscibility of new biopolymers and nanoscale investigations of interfaces in blends are also addressed. With its application-oriented approach, handpicked selection of topics and expert contributors, this is an outstanding survey for anyone involved in the field of polymer blends for advanced technologies.

Statistik für Dummies

Statistik für Dummies

  • Author: Deborah Rumsey
  • Publisher: John Wiley & Sons
  • ISBN: 3527705945
  • Category: Mathematics
  • Page: 352
  • View: 7227
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Entdecken Sie mit "Statistik für Dummies" Ihren Spaß an der Statistik und werfen Sie einen Blick hinter die Kulissen der so beliebten Manipulation von Zahlenmaterial! Deborah Rumsey zeigt Ihnen das nötige statistische Handwerkszeug wie Stichprobe, Wahrscheinlichkeit, Bias, Median, Durchschnitt und Korrelation. Sie lernen die verschiedenen grafischen Darstellungsmöglichkeiten von statistischem Material kennen und werden über die unterschiedlichen Methoden der Auswertung erstaunt sein. Schärfen Sie mit diesem Buch Ihr Bewusstsein für Zahlen und deren Interpretation, so dass Ihnen keiner mehr etwas vormachen kann!

Data Analysis with Open Source Tools

Data Analysis with Open Source Tools

  • Author: Philipp Janert
  • Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
  • ISBN: 0596802358
  • Category: Computers
  • Page: 509
  • View: 8078
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Provides information on the techniques of data analysis using a variety of open source tools.

Java Kochbuch

Java Kochbuch

  • Author: Ian F. Darwin
  • Publisher: O'Reilly Germany
  • ISBN: 9783897214002
  • Category: Java (Computer program language)
  • Page: 885
  • View: 5422
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Python kurz & gut

Python kurz & gut

  • Author: Mark Lutz
  • Publisher: O'Reilly Germany
  • ISBN: 3955617718
  • Category: Computers
  • Page: 280
  • View: 7936
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Die objektorientierte Sprache Python eignet sich hervorragend zum Schreiben von Skripten, Programmen und Prototypen. Sie ist frei verfügbar, leicht zu lernen und zwischen allen wichtigen Plattformen portabel, einschließlich Linux, Unix, Windows und Mac OS. Damit Sie im Programmieralltag immer den Überblick behalten, sind die verschiedenen Sprachmerkmale und Elemente in Python – kurz & gut übersichtlich zusammengestellt. Für Auflage 5 wurde die Referenz komplett überarbeitet, erweitert und auf den neuesten Stand gebracht, so dass sie die beiden aktuellen Versionen 2.7 und 3.4 berücksichtigt. Python – kurz & gut behandelt unter anderem: Eingebaute Typen wie Zahlen, Listen, Dictionarys u.v.a.; nweisungen und Syntax für Entwicklung und Ausführung von Objekten; Die objektorientierten Entwicklungstools in Python; Eingebaute Funktionen, Ausnahmen und Attribute; pezielle Methoden zur Operatorenüberladung; Weithin benutzte Standardbibliotheksmodule und Erweiterungen; Kommandozeilenoptionen und Entwicklungswerkzeuge. Mark Lutz stieg 1992 in die Python-Szene ein und ist seitdem als aktiver Pythonista bekannt. Er gibt Kurse, hat zahlreiche Bücher geschrieben und mehrere Python-Systeme programmiert.

Graphische Semiologie

Graphische Semiologie

Diagramme, Netze, Karten

  • Author: Jacques Bertin
  • Publisher: Walter de Gruyter
  • ISBN: 3110834901
  • Category: Science
  • Page: 430
  • View: 3523
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GWT im Einsatz

GWT im Einsatz

AJAX-Anwendungen entwickeln mit dem Google Web Toolkit

  • Author: Robert Hanson,Adam Tacy
  • Publisher: N.A
  • ISBN: 9783446412415
  • Category:
  • Page: 543
  • View: 7282
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Einführung in Perl, Tk

Einführung in Perl, Tk

  • Author: Nancy Walsh
  • Publisher: O'Reilly Germany
  • ISBN: 3897211424
  • Category:
  • Page: 365
  • View: 6261
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Visualize This!

Visualize This!

  • Author: Nathan Yau
  • Publisher: John Wiley & Sons
  • ISBN: 3527760229
  • Category: Statistics / Graphic methods / Data processing
  • Page: 422
  • View: 5174
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A guide on how to visualise and tell stories with data, providing practical design tips complemented with step-by-step tutorials.

Datenanalyse mit Python

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

  • Author: Wes McKinney
  • Publisher: O'Reilly
  • ISBN: 3960102143
  • Category: Computers
  • Page: 542
  • View: 6964
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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, 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, IPython 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 zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Die Gleichungen der Physik

Die Gleichungen der Physik

Meilensteine des Wissens

  • Author: Sander Bais
  • Publisher: Springer-Verlag
  • ISBN: 3764373628
  • Category: Science
  • Page: 91
  • View: 5302
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Seit Jahrtausenden versuchen wir, die Natur zu verstehen. Wir konnten einige der grossen Mysterien enträtseln, die uns umgeben, indem wir den Makro- und Mikrokosmos mit immer raffinierteren Werkzeugen untersuchen. Nicht nur, dass wir dabei eine überwältigende Vielfalt an Fakten gesammelt haben, wir enthüllten sogar Grundgesetze, welche die Struktur und Entwicklung der physikalischen Realität steuern. Insbesondere lernten wir aus diesen Beobachtungen, dass die Natur sich uns in der Sprache der Mathematik mitteilt. Die künstlichste aller Sprachen wird so zur natürlichsten. Die Gesetze stellen sich uns als Gleichungen dar, vielleicht der kompakteste und eindeutigste Ausdruck menschlichen Wissens. Dieses Buch ist ein Reiseführer zu den Gleichungen, den Meilensteinen des Wissens, die entscheidende Wendepunkte unseres Verständnises markieren. Wir wandern vom Herzstück der klassischen Physik, den Gesetzen von Newton und Maxwell, einerseits zu Einsteins scharfsinnigen Erkenntnissen über die Struktur von Raum und Zeit, und andererseits zu den Gleichungen von Schrödinger und Dirac und dem Standardmodell der Elementarteilchenphysik, das die Türen zum Mikrokosmos öffnete. Am Ende stehen wir vor den Super-Strings als mögliche Grundlage einer allumfassenden Theorie.

R in a Nutshell

R in a Nutshell

  • Author: Joseph Adler
  • Publisher: O'Reilly Germany
  • ISBN: 3897216507
  • Category: Computers
  • Page: 768
  • View: 9147
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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.