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2016 | OriginalPaper | Chapter

2. Python

Author: Thomas Haslwanter

Published in: An Introduction to Statistics with Python

Publisher: Springer International Publishing

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Abstract

This chapter is a kick-start into Python. It shows how to install Python under Windows, Linux, or MacOS, and walks step-by-step through documented programming examples. The most important statistics packages for Python are introduced. Tips are given to help avoid some of the problems frequently encountered while learning Python.

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Footnotes
1
During the writing of this book, the former monolithic IPython was split into two separate projects: Jupyter is providing the front end (the notebook, the qtconsole, and the console), and IPython the computational kernel running the Python commands.
 
2
In my current Windows 10 environment, I have to change the path directly by using the command “regedit” to modify the variable “HKEY_CURRENT_USER — Environment”
 
Literature
go back to reference Harms, D., & McDonald, K. (2010). The quick python book (2nd ed.). Greenwich: Manning Publications Co. Harms, D., & McDonald, K. (2010). The quick python book (2nd ed.). Greenwich: Manning Publications Co.
go back to reference Scopatz, A., & Huff, K. D. (2015). Effective computation in physics. Sebastopol: O’Reilly Media. Scopatz, A., & Huff, K. D. (2015). Effective computation in physics. Sebastopol: O’Reilly Media.
go back to reference Wilkinson, G. N., & Rogers, C. E. (1973). Symbolic description of factorial models for analysis of variance. Applied Statistics, 22:, 392–399. CrossRef Wilkinson, G. N., & Rogers, C. E. (1973). Symbolic description of factorial models for analysis of variance. Applied Statistics, 22:, 392–399. CrossRef
Metadata
Title
Python
Author
Thomas Haslwanter
Copyright Year
2016
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-28316-6_2

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