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@ -863,7 +863,7 @@
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"Damit uns eine Programmiersprache wie Python Arbeit abnehmen kann, sollte es auch möglich sein, größere Datenmengen, wie z.B. die Werte einer Messtabelle, in einer Variablen zu speichern. Python bietet hierfür verschiedene Konzepte an. Jedes dieser Konzepte hat unterschiedliche Stärken und Schwächen. Die gängigsten Methoden sind list, tuple, bzw. sogenannte numpy.arrays und pandas.dataframes. Aufgrund der limitierten Zeit im PGP 1 werden wir uns hier lediglich mit zwei dieser vier Methoden auseinander setzen. \n",
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"Damit uns eine Programmiersprache wie Python Arbeit abnehmen kann, sollte es auch möglich sein, größere Datenmengen, wie z.B. die Werte einer Messtabelle, in einer Variablen zu speichern. Python bietet hierfür verschiedene Konzepte an. Jedes dieser Konzepte hat unterschiedliche Stärken und Schwächen. Die gängigsten Methoden sind list, tuple, bzw. sogenannte numpy.arrays und pandas.dataframes. Aufgrund der limitierten Zeit im PGP 1 werden wir uns hier lediglich mit zwei dieser vier Methoden auseinander setzen. \n",
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"Fangen wir zunächst mit Listen an. Eine Liste ist eine Ansammlung von Werten, welche alle den gleichen oder ganz unterschiedliche Datentypen haben können. Eine Liste kann auf zwei unterschiedliche Art und Weisen erstellt werden:"
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"Fangen wir zunächst mit Listen an. Eine Liste ist eine Ansammlung von Werten, welche alle den gleichen oder ganz unterschiedliche Datentypen haben können. Eine Liste kann so erstellt werden:"
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@ -877,25 +877,10 @@
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"outputs": [],
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"outputs": [],
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"source": [
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"source": [
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"Messwerte1 = ['Wert1', 'Wert2', 'Wert3'] # Variante 1\n",
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"Messwerte1 = ['Wert1', 'Wert2', 'Wert3']\n",
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"Messwerte1"
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"Messwerte1"
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]
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]
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},
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},
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{
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"cell_type": "code",
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"execution_count": null,
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"metadata": {
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"ExecuteTime": {
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"end_time": "2019-10-27T12:25:06.477151Z",
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"start_time": "2019-10-27T12:25:06.449263Z"
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}
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},
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"outputs": [],
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"source": [
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"Messwerte2 = list([2, 0.9, '1']) # Variante 2\n",
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"Messwerte2"
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]
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},
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{
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{
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"cell_type": "markdown",
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"metadata": {},
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