| Cover | 1 |
| Titel | 3 |
| Impressum | 4 |
| Inhaltsverzeichnis | 5 |
| Einleitung | 13 |
| Über den Autor | 18 |
| Kapitel 1: Mehr als normales Python: IPython | 19 |
| 1.1 Shell oder Notebook? | 19 |
| 1.1.1 Die IPython-Shell starten | 20 |
| 1.1.2 Das Jupyter-Notebook starten | 20 |
| 1.2 Hilfe und Dokumentation in IPython | 21 |
| 1.2.1 Mit ? auf die Dokumentation zugreifen | 22 |
| 1.2.2 Mit ?? auf den Quellcode zugreifen | 23 |
| 1.2.3 Module mit der Tab-Vervollständigung erkunden | 24 |
| 1.3 Tastaturkürzel in der IPython-Shell | 26 |
| 1.3.1 Tastaturkürzel zum Navigieren | 27 |
| 1.3.2 Tastaturkürzel bei der Texteingabe | 27 |
| 1.3.3 Tastaturkürzel für den Befehlsverlauf | 28 |
| 1.3.4 Sonstige Tastaturkürzel | 29 |
| 1.4 Magische Befehle in IPython | 29 |
| 1.4.1 Einfügen von Codeblöcken mit %paste und %cpaste | 29 |
| 1.4.2 Externen Code ausführen mit %run | 31 |
| 1.4.3 Messung der Ausführungszeit von Code mit %timeit | 31 |
| 1.4.4 Hilfe für die magischen Funktionen anzeigen mit ?, %magic und %lsmagic | 32 |
| 1.5 Verlauf der Ein- und Ausgabe | 32 |
| 1.5.1 Die IPython-Objekte In und Out | 33 |
| 1.5.2 Der Unterstrich als Abkürzung und vorhergehende Ausgaben | 34 |
| 1.5.3 Ausgaben unterdrücken | 34 |
| 1.5.4 Weitere ähnliche magische Befehle | 35 |
| 1.6 IPython und Shell-Befehle | 35 |
| 1.6.1 Kurz vorgestellt: die Shell | 36 |
| 1.6.2 Shell-Befehle in IPython | 37 |
| 1.6.3 Werte mit der Shell austauschen | 37 |
| 1.7 Magische Befehle für die Shell | 38 |
| 1.8 Fehler und Debugging | 39 |
| 1.8.1 Exceptions handhaben: %xmode | 39 |
| 1.8.2 Debugging: Wenn das Lesen von Tracebacks nicht ausreicht | 41 |
| 1.9 Profiling und Timing von Code | 44 |
| 1.9.1 Timing von Codeschnipseln: %timeit und %time | 45 |
| 1.9.2 Profiling kompletter Skripte: %prun | 46 |
| 1.9.3 Zeilenweises Profiling mit %lprun | 47 |
| 1.9.4 Profiling des Speicherbedarfs: %memit und %mprun | 48 |
| 1.10 Weitere IPython-Ressourcen | 50 |
| 1.10.1 Quellen im Internet | 50 |
| 1.10.2 Bücher | 50 |
| Kapitel 2: Einführung in NumPy | 51 |
| 2.1 Die Datentypen in Python | 52 |
| 2.1.1 Python-Integers sind mehr als nur ganzzahlige Werte | 53 |
| 2.1.2 Python-Listen sind mehr als nur einfache Listen | 54 |
| 2.1.3 Arrays feststehenden Typs in Python | 56 |
| 2.1.4 Arrays anhand von Listen erzeugen | 56 |
| 2.1.5 Neue Arrays erzeugen | 57 |
| 2.1.6 NumPys Standarddatentypen | 58 |
| 2.2 Grundlagen von NumPy-Arrays | 59 |
| 2.2.1 Attribute von NumPy-Arrays | 60 |
| 2.2.2 Indizierung von Arrays: Zugriff auf einzelne Elemente | 61 |
| 2.2.3 Slicing: Teilmengen eines Arrays auswählen | 62 |
| 2.2.4 Arrays umformen | 65 |
| 2.2.5 Arrays verketten und aufteilen | 66 |
| 2.3 Berechnungen mit NumPy-Arrays: universelle Funktionen | 68 |
| 2.3.1 Langsame Schleifen | 68 |
| 2.3.2 Kurz vorgestellt: UFuncs | 70 |
| 2.3.3 NumPys UFuncs im Detail | 70 |
| 2.3.4 UFunc-Features für Fortgeschrittene | 75 |
| 2.3.5 UFuncs: mehr erfahren | 77 |
| 2.4 Aggregationen: Minimum, Maximum und alles dazwischen | 77 |
| 2.4.1 Summieren der Werte eines Arrays | 77 |
| 2.4.2 Minimum und Maximum | 78 |
| 2.4.3 Beispiel: Durchschnittliche Größe der US-Präsidenten | 80 |
| 2.5 Berechnungen mit Arrays: Broadcasting | 82 |
| 2.5.1 Kurz vorgestellt: Broadcasting | 82 |
| 2.5.2 Für das Broadcasting geltende Regeln | 84 |
| 2.5.3 Broadcasting in der Praxis | 87 |
| 2.6 Vergleiche, Maskierungen und boolesche Logik | 88 |
| 2.6.1 Beispiel: Regentage zählen | 89 |
| 2.6.2 Vergleichsoperatoren als UFuncs | 90 |
| 2.6.3 Boolesche Arrays verwenden | 91 |
| 2.6.4 Boolesche Arrays als Maskierungen | 94 |
| 2.7 Fancy Indexing | 97 |
| 2.7.1 Fancy Indexing im Detail | 97 |
| 2.7.2 Kombinierte Indizierung | 98 |
| 2.7.3 Beispiel: Auswahl zufälliger Punkte | 99 |
| 2.7.4 Werte per Fancy Indexing modifizieren | 101 |
| 2.7.5 Beispiel: Daten gruppieren | 102 |
| 2.8 Arrays sortieren | 104 |
| 2.8.1 Schnelle Sortierung in NumPy: np.sort und np.argsort | 105 |
| 2.8.2 Teilsortierungen: Partitionierung | 107 |
| 2.8.3 Beispiel: k nächste Nachbarn | 107 |
| 2.9 Strukturierte Daten: NumPys strukturierte Arrays | 112 |
| 2.9.1 Strukturierte Arrays erzeugen | 113 |
| 2.9.2 Erweiterte zusammengesetzte Typen | 114 |
| 2.9.3 Record-Arrays: strukturierte Arrays mit Pfiff | 115 |
| 2.9.4 Weiter mit Pandas | 115 |
| Kapitel 3: Datenbearbeitung mit Pandas | 117 |
| 3.1 Pandas installieren und verwenden | 117 |
| 3.2 Kurz vorgestellt: Pandas-Objekte | 118 |
| 3.2.1 Das Pandas-Series-Objekt | 118 |
| 3.2.2 Das Pandas-DataFrame-Objekt | 122 |
| 3.2.3 Das Pandas-Index-Objekt | 126 |
| 3.3 Daten indizieren und auswählen | 127 |
| 3.3.1 Series-Daten auswählen | 127 |
| 3.3.2 DataFrame-Daten auswählen | 131 |
| 3.4 Mit Pandas-Daten arbeiten | 135 |
| 3.4.1 UFuncs: Indexerhaltung | 136 |
| 3.4.2 UFuncs: Indexanpassung | 137 |
| 3.4.3 UFuncs: Operationen mit DataFrame und Series | 139 |
| 3.5 Handhabung fehlender Daten | 140 |
| 3.5.1 Überlegungen zu fehlenden Daten | 141 |
| 3.5.2 Fehlende Daten in Pandas | 141 |
| 3.5.3 Mit null-Werten arbeiten | 145 |
| 3.6 Hierarchische Indizierung | 149 |
| 3.6.1 Mehrfach indizierte Series | 149 |
| 3.6.2 Methoden zum Erzeugen eines MultiIndex | 153 |
| 3.6.3 Indizierung und Slicing eines MultiIndex | 156 |
| 3.6.4 Multi-Indizes umordnen | 159 |
| 3.6.5 Datenaggregationen mit Multi-Indizes | 162 |
| 3.7 Datenmengen kombinieren: concat und append | 164 |
| 3.7.1 Verkettung von NumPy-Arrays | 165 |
| 3.7.2 Einfache Verkettungen mit pd.concat | 165 |
| 3.8 Datenmengen kombinieren: Merge und Join | 169 |
| 3.8.1 Relationale Algebra | 170 |
| 3.8.2 Join-Kategorien | 170 |
| 3.8.3 Angabe der zu verknüpfenden Spalten | 173 |
| 3.8.4 Mengenarithmetik bei Joins | 176 |
| 3.8.5 Konflikte bei Spaltennamen: das Schlüsselwort suffixes | 177 |
| 3.8.6 Beispiel: Daten von US-Bundesstaaten | 178 |
| 3.9 Aggregation und Gruppierung | 183 |
| 3.9.1 Planetendaten | 183 |
| 3.9.2 Einfache Aggregationen in Pandas | 184 |
| 3.9.3 GroupBy: Aufteilen, Anwenden und Kombinieren | 186 |
| 3.10 Pivot-Tabellen | 195 |
| 3.10.1 Gründe für Pivot-Tabellen | 195 |
| 3.10.2 Pivot-Tabellen von Hand erstellen | 196 |
| 3.10.3 Die Syntax von Pivot-Tabellen | 197 |
| 3.10.4 Beispiel: Geburtenraten | 199 |
| 3.11 Vektorisierte String-Operationen | 204 |
| 3.11.1 Kurz vorgestellt: String-Operationen in Pandas | 204 |
| 3.11.2 Liste der Pandas-Stringmethoden | 206 |
| 3.11.3 Beispiel: Rezeptdatenbank | 211 |
| 3.12 Zeitreihen verwenden | 215 |
| 3.12.1 Kalenderdaten und Zeiten in Python | 215 |
| 3.12.2 Zeitreihen in Pandas: Indizierung durch Zeitangaben | 219 |
| 3.12.3 Datenstrukturen für Zeitreihen in Pandas | 220 |
| 3.12.4 Häufigkeiten und Abstände | 222 |
| 3.12.5 Resampling, zeitliches Verschieben und geglättete Statistik | 224 |
| 3.12.6 Mehr erfahren | 229 |
| 3.12.7 Beispiel: Visualisierung von Fahrradzählungen in Seattle | 229 |
| 3.13 Leistungsstarkes Pandas: eval() und query() | 236 |
| 3.13.1 Der Zweck von query() und eval(): zusammengesetzte Ausdrücke | 236 |
| 3.13.2 Effiziente Operationen mit pandas.eval() | 237 |
| 3.13.3 DataFrame.eval() für spaltenweise Operationen | 239 |
| 3.13.4 Die DataFrame.query()-Methode | 241 |
| 3.13.5 Performance: Verwendung von eval() und query() | 242 |
| 3.14 Weitere Ressourcen | 242 |
| Kapitel 4: Visualisierung mit Matplotlib | 245 |
| 4.1 Allgemeine Tipps zu Matplotlib | 246 |
| 4.1.1 Matplotlib importieren | 246 |
| 4.1.2 Stil einstellen | 246 |
| 4.1.3 show() oder kein show()? – Anzeige von Diagrammen | 246 |
| 4.1.4 Grafiken als Datei speichern | 248 |
| 4.2 Zwei Seiten derselben Medaille | 250 |
| 4.3 Einfache Liniendiagramme | 251 |
| 4.3.1 Anpassen des Diagramms: Linienfarben und -stile | 254 |
| 4.3.2 Anpassen des Diagramms: Begrenzungen | 256 |
| 4.3.3 Diagramme beschriften | 258 |
| 4.4 Einfache Streudiagramme | 260 |
| 4.4.1 Streudiagramme mit plt.plot() erstellen | 260 |
| 4.4.2 Streudiagramme mit plt.scatter() erstellen | 263 |
| 4.4.3 plot kontra scatter: eine Anmerkung zur Effizienz | 265 |
| 4.5 Visualisierung von Fehlern | 265 |
| 4.5.1 Einfache Fehlerbalken | 265 |
| 4.5.2 Stetige Fehler | 267 |
| 4.6 Dichtediagramme und Konturdiagramme | 268 |
| 4.6.1 Visualisierung einer dreidimensionalen Funktion | 268 |
| 4.7 Histogramme, Binnings und Dichte | 272 |
| 4.7.1 Zweidimensionale Histogramme und Binnings | 274 |
| 4.8 Anpassen der Legende | 277 |
| 4.8.1 Legendenelemente festlegen | 279 |
| 4.8.2 Legenden mit Punktgrößen | 280 |
| 4.8.3 Mehrere Legenden | 282 |
| 4.9 Anpassen von Farbskalen | 283 |
| 4.9.1 Farbskala anpassen | 284 |
| 4.9.2 Beispiel: Handgeschriebene Ziffern | 288 |
| 4.10 Untergeordnete Diagramme | 290 |
| 4.10.1 plt.axes: Untergeordnete Diagramme von Hand erstellen | 290 |
| 4.10.2 plt.subplot: Untergeordnete Diagramme in einem Raster anordnen | 292 |
| 4.10.3 plt.subplots: Das gesamte Raster gleichzeitig ändern | 293 |
| 4.10.4 plt.GridSpec: Kompliziertere Anordnungen | 294 |
| 4.11 Text und Beschriftungen | 296 |
| 4.11.1 Beispiel: Auswirkungen von Feiertagen auf die Geburtenzahlen in den USA | 296 |
| 4.11.2 Transformationen und Textposition | 299 |
| 4.11.3 Pfeile und Beschriftungen | 300 |
| 4.12 Achsenmarkierungen anpassen | 303 |
| 4.12.1 Vorrangige und nachrangige Achsenmarkierungen | 304 |
| 4.12.2 Markierungen oder Beschriftungen verbergen | 305 |
| 4.12.3 Anzahl der Achsenmarkierungen verringern oder erhöhen | 306 |
| 4.12.4 Formatierung der Achsenmarkierungen | 307 |
| 4.12.5 Zusammenfassung der Formatter- und Locator-Klassen | 310 |
| 4.13 Matplotlib anpassen: Konfigurationen und Stylesheets | 311 |
| 4.13.1 Diagramme von Hand anpassen | 311 |
| 4.13.2 Voreinstellungen ändern: rcParams | 312 |
| 4.13.3 Stylesheets | 314 |
| 4.14 Dreidimensionale Diagramme in Matplotlib | 318 |
| 4.14.1 Dreidimensionale Punkte und Linien | 319 |
| 4.14.2 Dreidimensionale Konturdiagramme | 320 |
| 4.14.3 Drahtgitter- und Oberflächendiagramme | 322 |
| 4.14.4 Triangulation von Oberflächen | 323 |
| 4.15 Basemap: geografische Daten verwenden | 326 |
| 4.15.1 Kartenprojektionen | 328 |
| 4.15.2 Zeichnen eines Kartenhintergrunds | 332 |
| 4.15.3 Daten auf einer Karte anzeigen | 334 |
| 4.15.4 Beispiel: Kalifornische Städte | 335 |
| 4.15.5 Beispiel: Oberflächentemperaturen | 337 |
| 4.16 Visualisierung mit Seaborn | 339 |
| 4.16.1 Seaborn kontra Matplotlib | 339 |
| 4.16.2 Seaborn-Diagramme | 341 |
| 4.17 Weitere Ressourcen | 357 |
| 4.17.1 Matplotlib | 357 |
| 4.17.2 Weitere Grafikbibliotheken für Python | 357 |
| Kapitel 5: Machine Learning | 359 |
| 5.1 Was ist Machine Learning? | 360 |
| 5.1.1 Kategorien des Machine Learnings | 360 |
| 5.1.2 Qualitative Beispiele für Machine-Learning-Anwendungen | 361 |
| 5.1.3 Zusammenfassung | 369 |
| 5.2 Kurz vorgestellt: Scikit-Learn | 369 |
| 5.2.1 Datenrepräsentierung in Scikit-Learn | 370 |
| 5.2.2 Scikit-Learns Schätzer-API | 372 |
| 5.2.3 Anwendung: Handgeschriebene Ziffern untersuchen | 380 |
| 5.2.4 Zusammenfassung | 385 |
| 5.3 Hyperparameter und Modellvalidierung | 385 |
| 5.3.1 Überlegungen zum Thema Modellvalidierung | 385 |
| 5.3.2 Auswahl des besten Modells | 389 |
| 5.3.3 Lernkurven | 396 |
| 5.3.4 Validierung in der Praxis: Rastersuche | 399 |
| 5.3.5 Zusammenfasssung | 401 |
| 5.4 Merkmalserstellung | 401 |
| 5.4.1 Kategoriale Merkmale | 402 |
| 5.4.2 Texte als Merkmale | 403 |
| 5.4.3 Bilder als Merkmale | 404 |
| 5.4.4 Abgeleitete Merkmale | 405 |
| 5.4.5 Vervollständigung fehlender Daten | 407 |
| 5.4.6 Pipelines mit Merkmalen | 408 |
| 5.5 Ausführlich: Naive Bayes-Klassifikation | 409 |
| 5.5.1 Bayes-Klassifikation | 409 |
| 5.5.2 Gauß’sche naive Bayes-Klassifikation | 410 |
| 5.5.3 Multinomiale naive Bayes-Klassifikation | 413 |
| 5.5.4 Einsatzgebiete für naive Bayes-Klassifikation | 416 |
| 5.6 Ausführlich: Lineare Regression | 417 |
| 5.6.1 Einfache lineare Regression | 417 |
| 5.6.2 Regression der Basisfunktion | 419 |
| 5.6.3 Regularisierung | 423 |
| 5.6.4 Beispiel: Vorhersage des Fahrradverkehrs | 427 |
| 5.7 Ausführlich: Support Vector Machines | 432 |
| 5.7.1 Gründe für Support Vector Machines | 433 |
| 5.7.2 Support Vector Machines: Maximierung des Randbereichs | 434 |
| 5.7.3 Beispiel: Gesichtserkennung | 443 |
| 5.7.4 Zusammenfassung Support Vector Machines | 447 |
| 5.8 Ausführlich: Entscheidungsbäume und Random Forests | 448 |
| 5.8.1 Gründe für Random Forests | 448 |
| 5.8.2 Schätzerensembles: Random Forests | 454 |
| 5.8.3 Random-Forest-Regression | 455 |
| 5.8.4 Beispiel: Random Forest zur Klassifikation handgeschriebener Ziffern | 457 |
| 5.8.5 Zusammenfassung Random Forests | 459 |
| 5.9 Ausführlich: Hauptkomponentenanalyse | 460 |
| 5.9.1 Kurz vorgestellt: Hauptkomponentenanalyse | 460 |
| 5.9.2 Hauptkomponentenanalyse als Rauschfilter | 467 |
| 5.9.3 Beispiel: Eigengesichter | 469 |
| 5.9.4 Zusammenfassung Hauptkomponentenanalyse | 472 |
| 5.10 Ausführlich: Manifold Learning | 473 |
| 5.10.1 Manifold Learning: »HELLO« | 473 |
| 5.10.2 Multidimensionale Skalierung (MDS) | 475 |
| 5.10.3 MDS als Manifold Learning | 477 |
| 5.10.4 Nichtlineare Einbettungen: Wenn MDS nicht funktioniert | 479 |
| 5.10.5 Nichtlineare Mannigfaltigkeiten: lokal lineare Einbettung | 480 |
| 5.10.6 Überlegungen zum Thema Manifold-Methoden | 482 |
| 5.10.7 Beispiel: Isomap und Gesichter | 483 |
| 5.10.8 Beispiel: Visualisierung der Strukturen in Zifferndaten | 487 |
| 5.11 Ausführlich: k-Means-Clustering | 490 |
| 5.11.1 Kurz vorgestellt: der k-Means-Algorithmus | 490 |
| 5.11.2 k-Means-Algorithmus: Expectation-Maximization | 492 |
| 5.11.3 Beispiele | 497 |
| 5.12 Ausführlich: Gauß’sche Mixture-Modelle | 503 |
| 5.12.1 Gründe für GMM: Schwächen von k-Means | 503 |
| 5.12.2 EM-Verallgemeinerung: Gauß’sche Mixture-Modelle | 507 |
| 5.12.3 GMM als Dichteschätzung | 511 |
| 5.12.4 Beispiel: GMM zum Erzeugen neuer Daten verwenden | 515 |
| 5.13 Ausführlich: Kerndichteschätzung | 518 |
| 5.13.1 Gründe für Kerndichteschätzung: Histogramme | 518 |
| 5.13.2 Kerndichteschätzung in der Praxis | 522 |
| 5.13.3 Beispiel: Kerndichteschätzung auf Kugeloberflächen | 524 |
| 5.13.4 Beispiel: Nicht ganz so naive Bayes-Klassifikation | 527 |
| 5.14 Anwendung: Eine Gesichtserkennungs-Pipeline | 532 |
| 5.14.1 HOG-Merkmale | 533 |
| 5.14.2 HOG in Aktion: eine einfache Gesichtserkennung | 534 |
| 5.14.3 Vorbehalte und Verbesserungen | 539 |
| 5.15 Weitere Machine-Learning-Ressourcen | 541 |
| 5.15.1 Machine Learning in Python | 541 |
| 5.15.2 Machine Learning im Allgemeinen | 541 |
| Stichwortverzeichnis | 543 |
