Pine david j (62 risultati)
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Loss and Anticipatory Grief
Vanderlyn R. Pine; J. Eugene Knott; Eugenia Wild; Marion A. Humphrey; David M. LaGreca; Stanley M. Aronson; Hulen S. Kornfeld; Mary Elizabeth Mancini; Janice DeFrances Van Dexter; N. Claire Kowalski
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Loss and Anticipatory Grief
Vanderlyn R. Pine; J. Eugene Knott; Eugenia Wild; Marion A. Humphrey; David M. LaGreca; Stanley M. Aronson; Hulen S. Kornfeld; Mary Elizabeth Mancini; Janice DeFrances Van Dexter; N. Claire Kowalski
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Editore: CRC Press (edition 1) 2018
Serie: Series in Computational Physics, Libro 3 di 6. Libro 3 di 6 - Series in Computational Physics
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Editore: CRC Press 2018
Serie: Series in Computational Physics, Libro 3 di 6. Libro 3 di 6 - Series in Computational Physics
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THE WONDER BOOK OF SHIPS AND THE SEA
Watson, A.O. & Palmer, J.M. & Shaw, David & Phillips-Birt, Douglas & Pine, L.G. & Ash, C.E. & Shepherd, Walter & Pringle, Patrick & Andrewes, Edward
Editore: Ward, Lock & Co. Ltd. 1959
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Loss and Anticipatory Grief
Vanderlyn R. Pine; J. Eugene Knott; Eugenia Wild; Marion A. Humphrey; David M. LaGreca; Stanley M. Aronson; Hulen S. Kornfeld; Mary Elizabeth Mancini; Janice DeFrances Van Dexter; N. Claire Kowalski
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Editore: CRC Press 2018
Serie: Series in Computational Physics, Libro 3 di 6. Libro 3 di 6 - Series in Computational Physics
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Editore: Taylor & Francis Ltd, London 2018
Serie: Series in Computational Physics, Libro 3 di 6. Libro 3 di 6 - Series in Computational Physics
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Paperback. Condizione: new. Paperback. Series in Computational PhysicsSteven A. Gottlieb and Rubin H. Landau, Series EditorsIntroduction to Python for Science and EngineeringThis guide offers a quick and incisive introduction to Python programming for anyone. The author has carefully developed a concise approach to using Python…in any discipline of science and engineering, with plenty of examples, practical hints, and insider tips.Readers will see why Python is such a widely appealing program, and learn the basics of syntax, data structures, input and output, plotting, conditionals and loops, user-defined functions, curve fitting, numerical routines, animation, and visualization. The author teaches by example and assumes no programming background for the reader.David J. Pine is the Silver Professor and Professor of Physics at New York University, and Chair of the Department of Chemical and Biomolecular Engineering at the NYU Tandon School of Engineering. He is an elected fellow of the American Physical Society and American Association for the Advancement of Science (AAAS), and is a Guggenheim Fellow. This guide offers a rapid introduction to Python programming to anyone with no experience in programming, taking a careful and methodical approach to presenting the features available and their use for performing practical scientific and engineering tasks. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Editore: Taylor & Francis Group 2018
Serie: Series in Computational Physics, Libro 3 di 6. Libro 3 di 6 - Series in Computational Physics
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Editore: Taylor & Francis Group 2018
Serie: Series in Computational Physics, Libro 3 di 6. Libro 3 di 6 - Series in Computational Physics
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Editore: Taylor & Francis Group 2018
Serie: Series in Computational Physics, Libro 3 di 6. Libro 3 di 6 - Series in Computational Physics
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Paperback. Condizione: New. Introduction to Python for Science and Engineering offers a quick and incisive introduction to the Python programming language for use in any science or engineering discipline. The approach is pedagogical and "bottom up," which means starting with examples and extracting more general principles from t…hat experience. No prior programming experience is assumed.Readers will learn the basics of Python syntax, data structures, input and output, conditionals and loops, user-defined functions, plotting, animation, and visualization. They will also learn how to use Python for numerical analysis, including curve fitting, random numbers, linear algebra, solutions to nonlinear equations, numerical integration, solutions to differential equations, and fast Fourier transforms.Readers learn how to interact and program with Python using JupyterLab and Spyder, two simple and widely used integrated development environments.All the major Python libraries for science and engineering are covered, including NumPy, SciPy, Matplotlib, and Pandas. Other packages are also introduced, including Numba, which can render Python numerical calculations as fast as compiled computer languages such as C but without their complex overhead.
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Introduction to Python for Science and Engineering Pine, David J.
Introduction to Python for Science and Engineering Pine, David J.
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Editore: CRC Press 2018
Serie: Series in Computational Physics, Libro 3 di 6. Libro 3 di 6 - Series in Computational Physics
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