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Python语言拥有丰富的针对数学的扩展库:NumPy库支持高维度矩阵运算,内含大量针对数组运算的函数。Matplotlib为Python语言提供了绘图扩展;SciPy库支持线性代数、微积分、概率统计等;SymPy库使得Python语言能够支持符号计算。本书从Python的基本用法到数学问题的背景、原理及实际用法等都介绍得简明易懂。在熟悉Python的基本语法结构之后,如果能够熟练掌握这些库的使用方法,则在日后的工作和学习中,完全可以使用Python来处理遇到的数学问题。
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PyQt5是Qt 5 C 类库的Python绑定,使用PyQt5可以在Python 中开发专业的GUI 应用程序。本书介绍PyQt5开发Python GUI应用程序的编程方法,还介绍在GUI 程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法,特别是将Matplotlib 嵌入GUI 界面的面向对象编程方法。 本书包含大量完整示例程序,使学习过程具有可跟随性和可操作性,适合具有Python编程基础,需要使用Python设计GUI应用程序,或在GUI应用程序中嵌入数据可视化功能的读者。 本书主要内容包括: ● 基于PyQt5的GUI应用程序的技术框架和工具软件的使用; ● GUI程序设计中常用界面组件和功能模块的使用; ● 使用PyQtChart、PyQtDataVisualization、Matplotlib在GUI程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法。
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Python数据科学手册 (美)杰克·万托布拉斯(Jake VanderPlas) 著;陶俊杰,陈小莉 译 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库,已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy:用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas:用DataFrame实现带标签 列式数据的高效存储与操作·Matplotlib:实现各种数据可视化·Scikit-Learn:用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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《Python和Dask数据科学》详尽介绍使用Dask进行数据准备、数据清理、探索性数据分析和数据可视化,*后介绍使用Dask进行机器学习。通过提供真实的数据、丰富的案例,帮助读者尽快了解和掌握Dask的用法。每个知识点都提供了相应的代码段,帮助读者通过实践强化对知识的理解。每章的开头和结尾对该章的主要内容进行概括和总结。 《Python和Dask数据科学》还提供了示例代码和数据集的下载地址。可以在论坛里对《Python和Dask数据科学》发表评论,提出技术问题,从作者和其他用户那里得到帮助和提高。《Python和Dask数据科学》是迄今为止*详尽介绍使用Dask进行数据科学工作的书籍。
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在本书中,通过14章的内容,由浅入深地介绍如何通过asyncio实现并发编程,并使用 一个贯穿全书的示例,介绍如何使用asyncio 在服务器与客户端之间进行并发通信。看着这个示例由简单变得复杂,在掌握相关知识的同时,也给自己带来了不小的成就感。作为Python和数据科学的教学人员,我建议你在阅读本书时,认真学习书中的示例,并在自己的计算机上运行本书附带的程序,这将让你更好地理解本书所介绍的内容。别担心,本书使用的示例对计算机的要求并不高;我在完成相关练习时,使用的是2015年在拉斯维加斯的Best buy购买的MacBook Pro,配置i5 CPU、8GB内存及128GB SSD,使用这样的机器运行本书的示例代码毫无压力。
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