Python

Daten in den Griff bekommen: Mehrdimensionale Arrays für Machine Learning

Für viele Verfahren im Bereich Datenanalyse und Machine Learning werden mehrdimensionale Arrays benötigt. Da oft mit großen Datenmengen gearbeitet wird, ist es, neben anderen Optimierungen, wünschenswert, eine Arrayimplementierung zu verwenden, die auf hohe Performance und geringen Speicherverbrauch optimiert ist. Viele Frameworks setzen deshalb auf ndarrays von NumPy oder eigene Implementierungen, statt die Standard-Listen- oder Arrayimplementierungen von Python zu verwenden.

Texte erstellen und aufbereiten mit Python und Sphinx

Das aus dem Umfeld von Python stammende Auszeichnungsformat reStructuredText wird meist verwendet, um Dokumentation für Python-Quellcode bzw. entsprechende Projekte zu erzeugen. Darauf muss sich der Einsatz aber nicht beschränken. Mit dem Werkzeug Sphinx lassen sich beliebige Texte für vielfache Verwendungen formatieren.

Eine kompakte Einführung in die Programmiersprache Python

Die Einsatzgebiete der ehemaligen Skriptsprache sind umfassend. Vielfältige Arten von Anwendungen können mit Python programmiert werden. Dieser Artikel führt Sie in die Grundkonzepte der Sprache ein, gibt einen Überblick über die Sprachstrukturen und zeigt, wie Sie mit Python erste Programme schreiben. So erhalten Sie die Basis für eine weitergehende Beschäftigung.

Funktionsvielfalt vergrößern: Eigene Module für Ansible aufsetzen

Ansible von Red Hat hat sich in den letzten Jahren zu einem beliebten Konfigurationswerkzeug gemausert und spielt eine wichtige Rolle bei DevOps und Cloud-Computing. Der reiche Fundus an eingebauten Modulen begründet die umfangreiche Funktionalität. Dieser Artikel zeigt, wie Sie selbst Module aufsetzen können, um diese Funktionsvielfalt weiter zu vergrößern. Dabei kommt Python zu Einsatz.