利用Python进行数据分析(原书第3版) Python数据分析经典畅销书全新升级,第1版+第2版的中文版累计销售近30万册!
适读人群 :本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍,非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。 本书第1版出版于2012年,彼时基于Python的开源数据分析库(例如pandas)仍然是一个发展迅速的新事物,本书也成为该领域排名No1的经典畅销书,前两版中文版累计销售近30万册。 阅读本书可以学习使用Python对数据集进行操作、处理、清洗和规整。第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新,并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书对Python数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颖,非常适合刚开始学习Python的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的Python程序员阅读。读
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利用Python进行数据分析(原书第2版) 本书已更新至第3版!新版根据Python3.10全面升级,建议购买新版
本书已更新至第3版!新版根据Python3.10全面升级,建议购买新版 阅读本书可以获得一份关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第二版针对Python 3.6进行了更新,并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到*版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书由Wes McKinney创作,他是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍,非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到: l 使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算 l 学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性 l 入门pandas库中的数据分析工具 l 使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑 l 使用matplotlib创建富含信息的可视化 l
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MATLAB程序设计导论 一本关于MATLAB编程和数值方法的简明教程,内容丰富,示例简洁生动
本书是一本关于MATLAB编程和数值方法的简明教程。书中通过引人入胜的例子提供实用的知识,从简单的概念开始,帮你构建用于建模、仿真和分析真实系统的技能集。此外,本书还简要概述了成功的科学或工程工作所必需的数值方法。本书内容丰富,示例简洁生动,既适合没有系统编程知识的初学者,也可以作为有一定科学研究和工程技术基础人员的指导书,还可以作为高等院校本科生的学习教材。 本书特色 面向科学家和工程师教授编程知识,采用问题驱动的教学方法,使用具有解释性和趣味性的示例。 强调实践方法,使用应知应会的信息,较少涉及技术细节。 利用科学和工程示例,展示所学概念在实际问题上的应用。 展示真实系统建模,由易到难逐步探索有挑战性的问题。 突出数据处理和分析在日常生活中的实际应用。
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利用Python进行数据分析+Python编程从入门到实践第2版 全2册 pyt全新正版 部分书籍超定价销售,介意者勿购
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利用Python进行数据分析(原书第2版) (美)韦斯·麦金尼(Wes McKinney) O'Reilly精品图书系列 机械工业出版社正版书籍
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利用Python进行数据分析 (美)麦金尼 著,唐学韬 等译 机械工业出版社,【正版保证】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
前言 章 准备工作 本书主要内容 为什么要使用Python进行数据分析 重要的Python库 安装和设置 社区和研讨会 使用本书 致谢 第2章 引言 来自bit.ly的1.usa.gov数据 MovieLens 1M数据集 1880-2010年间全美婴儿姓名 小结及展望 第3章 IPython:一种交互式计算和开发环境 IPython基础 内省 使用命令历史 与操作系统交互 软件开发工具 IPython HTML Notebook 利用IPython提高代码开发效率的几点提示 高级IPython功能 致谢 第4章 NumPy基础:数组和矢量计算 NumPy的ndarray:一种多维数组对象 通用函数:快速的元素级数组函数 利用数组进行数据处理 用于数组的文件输入输出 线性代数 数生成 范例:漫步 第5章 pandas入门 pandas的数据结构介绍 基本功能 汇总和计算描述统计 处理缺失数据 层次化索引 其他有关pandas的话题 第6章 数据加载、存储与文件格式 读写文本格式的数据 二进制数据格式 使用HTML和Web API
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西奥多B.金尼和阿尔·里斯运用四个硬性指标(营业收入增长、利润增长、市值增长和全球化增长)和四个软性指标(市场营销创新、技术创新、核心经营力度和未来发展前景)选择了2家可望在2世纪获得成功的公司进行分析,揭示了它们获取成功的秘密,以及其他公司可以引以为戒的教训。两位作者对三个重要问题做出了精辟解答。这三个问题是领导、经理人以及每个从事经营的人士在规划未来时必然要提及的问题 保障2世纪事业成功的基本要素有哪些?哪些公司是体现这些特质的*典范?我们该如何学习它们的范例,如何从中获得收益?
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