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《看漫画学Python 有趣、有料、好玩、好用 2(全彩进阶版)》 "——1. 《看漫画学Python》进阶版,基于第1版讲解Python进阶知识——应本书第1版《看漫画学Python》近10万读者的呼声,我们细心编写本书。本书是《看漫画学Python》的进阶版本,在第1版的基础上讲解Python进阶知识,帮助读者完善Python知识体系,提升Python技能。。——2. 继续秉承有趣、有料、好玩、好用的理念——本书继续秉承有趣、有料、好玩、好用的理念,并继续采用《看漫画学Python》一书中3个不同的漫画人物角色,通过这3个角色之间的轻松对话把复杂的技术问题简单化。——3. 学不会Python? No,不可能!!!——本书不但诙谐讲解Python知识点,还贯穿了各种动手实践环节,读者想学不会Python都难。——3. 大咖力荐——本书得到小灰、臧秀涛等多位大佬强力推荐。——4. 超有趣Python漫画书,一书在手,Py
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Python数学建模算法与应用 国防工业出版社 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!
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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网络爬虫权威指南 第2版 瑞安·米切尔(RyanMitchell)著,神烦小宝 译 人民邮电出版社【正版可开 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
适读人群 :需要抓取Web 数据的相关软件开发人员和研究人员 作为一种采集和理解网络上海量信息的方式,网页抓取技术变得越来越重要。而编写简单的自动化程序(网络爬虫),一次就可以自动抓取上百万个网页中的信息,实现高效的数据采集和处理,满足大量数据需求应用场景。 本书采用简洁强大的Python语言,全面介绍网页抓取技术,解答诸多常见问题,是掌握从数据爬取到数据清洗全流程的系统实践指南。书中内容分为两部分。部分深入讲解网页抓取的基础知识,重点介绍BeautifulSoup、Scrapy等Python库的应用。第二部分介绍网络爬虫编写相关的主题,以及各种数据抓取工具和应用程序,帮你深入互联网的每个角落,分析原始数据,获取数据背后的故事,轻松解决遇到的各类网页抓取问题。第2版全面更新,新增网络爬虫模型、Scrapy和并行
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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【正版可开发票】 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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1.通俗易懂,趣味十足,适合想快速获得Python应用经验的新手。2.由浅入深,从基础知识出发,逐步迈向更复杂、更多样化的主题,帮你构建Python知识体系。3.教程与示例相结合,清晰解释了Python 3的各种常用概念,还向你展示了如何使用丰富的Python包在商业分析、数据库和机器学习等领域开发应用。4.配有练习和参考答案,帮助你学以致用,打下坚实的Python基础。
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