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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源码剖析:深度探索动态语言核心技术》适合于Python程序员、动态语言爱好者、C程序员阅读。 作为主流的动态语言,Python不仅简单易学、移植性好,而且拥有强大丰富的库的支持。此外,Python强大的可扩展性,让开发人员既可以非常容易地利用C/C 编写Python的扩展模块,还能将Python嵌入到C/C 程序中,为自己的系统添加动态扩展和动态编程的能力。 为了更好地利用Python语言,无论是使用Python语言本身,还是将Python与C/C 交互使用,深刻理解Python的运行原理都是非常重要的。
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同时汇集了数据搜集、数据清洗、数据分析和数据可视化的相关技术,并且对数据分析中的每个过程均进行了详尽、深入地讲解,并搭配多个实用性极强的示例代码,生动的阐述了每项技术的核心奥秘。各章节衔接紧密,且内容精炼不拖沓,读者只需按照作者的编排思路循序渐进的学习,相信可以在较短的时间内轻松掌握数据分析的全过程。
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Python参考手册 (美)比兹利 著,谢俊,杨越,高伟 译 人民邮电出版社 (美)比兹利 ,谢俊,杨越,高伟 人民邮电 【正品保证,进入店铺更多优惠!】
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本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念,以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础,使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念,然后在本书涉及的模型中,抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题,此外还详细解释了混合模型和分层模型,并单独用一章讨论了如何做模型选择,还简单介绍了非参模型和高斯过程。 本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库,其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下,读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型,从而解决一系列数据分析的问题。 从本书你将学到: 从实用的角度理解基本的贝叶斯概念; 学习如何用PyMC3构建概率模型; 掌握检查和修改模型的技能; 利用分层模型的优势给模型加入结
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Python是一种功能强大的脚本编程语言,简洁而优雅,且易于入门,计算机人士和非人士都能快速入门。在理论方面,《Python入门经典:以解决计算问题为导向的Python编程实践》从计算接科学和教学的角度来组织和规划全书的内容,针对编程初学者的需求,对Python编程相关的知识进行了的讲解。在实例方面,本书以数据的处理和分析为主题,强调编程的基础和实践,通过大量案例全面阐释了Python的特性和用法。通过学习本书,读者不仅能掌握Python开发的相关知识,还能具备在实践中运用Python解决实际问题的能力。本书的两位作者潘曲、尹鲍德具有近30年的大学计算机教学与实践经验。
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适读人群 :主要读者对象为大学生、中学生、办公群体以及对编程感兴趣的人群。 1.本书内容新颖,结构合理 本书分为基础篇和实践篇,不同层次的人群可选择性学习。基础篇通俗易懂,适合零基础编程人群学习;实践篇基本涵盖了自动化文档处理、文件处理和数据分析方面的案例,适合有自动化办公需求的读者阅读,也适合想提升编程能力的读者阅读。 2.技巧实用、案例丰富 本书提供了丰富的自动化办公案例,还通过扫描看视频的方式帮助读者掌握实践细节,提高办公效率。 3.资源丰富,轻松上手 本书提供强大的配套资源,不仅包括全书所有程序案例的代码和源数据,还包括与书配套的PPT讲稿和编程练习的参考答案。
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