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 人民邮电出版 正版图书,本店套装图书默认为单本,您下单前可咨询在线客服,谢谢!
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数据科学手册 (美)杰克·万托布拉斯(Jake VanderPlas【正版】
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数据科学手册 【正版图书】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境 第2章讲解能darray对象的NumPy,它可以用Python高效地存储和劋作大型数组 第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas,它可以用Python高效地存储和劋作带标签的/列式数据 第4章的主角是Matplotlib,它为Python提供了许多数据可视化功能 第5章以Scikit-Learn为主,这个程序库为重要的机器学习的算法提供了高效整洁的Python版实现。《Python数据科学手册》适合有编程背景,并打算将开源Python工具用作分析、劋作、可视化以及学习的数据的数据科学研究人员。
¥26.40定价:¥109.20 (2.42折)
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115475893 Author 作者 (美)杰克·万托布拉斯(Jake VanderPlas) 著;陶俊杰,陈小莉 译 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 448页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2018-02-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境;第 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy,它可以用Python高效地存储和操作大型数组;第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas,它可以用Python高效地存储和操作带标签的 列式数据;第4章的主角是Matpl
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