Python数据科学手册 【图灵程序设计丛书】从计算环境配置到机器学习实战书籍 大量示例 逐步讲解 举一反三 掌握用Scikit-Learn NumPy等工具高效存储 处理和分析数据 切实解决工作痛点
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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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9781470456061 Author 作者 David Damanik |Jake Fillman Format 版本 精装 Pages Number 页数 444页 Publisher 出版社 American Mathematical Society (AMS) Publication Date 出版日期 2022-09-30 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 The theory of one-dimensional ergodic operators involves a beautiful synthesis of ideas from dynamical systems, topology, and analysis. Additionally, this setting includes many models of physical interest, including those operators that model crystals, disordered media, or quasicrystals. This field has seen substantial progress in recent decades, much of which has yet to be discussed in textbooks. Beginning with a refresher on key topics in spectral theory, this volume presents the basic theory of discrete one-dimensional Schrodinger operators with dynamically defined potentials. It also includes a self-contained introduction to t
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《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、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。
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