Linkschleuder (vornehmlich zu Python)

Ich habe das Vergnügen, mich in jüngster Zeit beruflich verstärkt mit Python und IPython beschäftigen zu dürfen. Als Resultat heute ein paar Links zu Data Science und Visualisierungen, meist mit Python durchgeführt, gespickt mit ein paar zusätzlichen Tips für Programmierer (und solche, die es werden wollen):

• Der Beitrag Exploring data with Pandas von Kyran Dale ist ein umfangreiches Excerpt seines Buches Data Visualization with Python and Javascript, das in diesem Monat bei O’Reilly erschienen ist. Wie immer bei O’Reilly wird eine umständliche, aber bisher für mich folgenlose Registrierung verlangt, bevor man den Artikel lesen kann. Ich verstehe den Umstand nicht, denn der Artikel ist spannend und gut und macht Lust auf das Buch. Eine bessere Werbung kann O’Reilly doch gar nicht haben, warum dann das Versteckspiel?

• Besser macht es Yhat: Im Blogbeitrag Making Sense of Everything with words2map von Lance Legel stellen die Macher der Python-IDE Rodeo das freie (MIT-Lizenz) Natural Language Processing Tool words2map vor, das mit Wort-Vektoren arbeitet.

• Totgesagte leben länger und so gibt es eine neue Chance für IronPython: Nach langer Zeit des Stillstands bewegt sich die Entwicklung der Python-Implementierung für .NET durch den Wechsel an der Projektspitze wieder etwas.

• Auf Flowing Data hat man verschiedene Algorithmen zur Lösung des Problem des Handlungsreisenden visualisiert.

• Mit dem Buffonschen Nadeln kann man unter anderem die Kreizahl Pi näherungsweise berechnen. Die hier verlinkte Simulation wurde in R geschrieben, aber es sollte ein einfaches sein, sie nach Python umzuschreiben.

War sonst noch was? Ach ja, Koding integrieret seine Cloud-IDE in GitLab und der SageMath-Evangelist William Stein fetzt sich mit den Leuten vom Jupyter-Projekt. Während das erste eine gute Nachricht ist, muß das zweite doch nicht unbedingt sein, oder?

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