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Python Web数据分析可视化：基于Django框架的开发实战
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当Python程序员在回忆或解释这种开源语言的语法以及它的众多强大但又缺乏文档的模块而需要获得帮助的时候，本书为他们提供了参考。最经常需要的信息在这本全面的参考指南中很容易查找到——不单单关于Python语言本身，还包括标准库中最经常需要使用的部分以及最重要的第三方扩展。
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Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言，本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始，一直到执行交叉验证，快用本书开始学习之旅吧！看看Python为什么适用于数据科学浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。安装设置安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作，创建函数，存储和索引数据。可视化探索MatPlotLib，创建图表，包括饼图、条形图、直方图和散点图。深入探索学习类和多进程，为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。数据处理研究降维解决方案，执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。让数据告诉你一些信息使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。本书包含以下精彩内容：·?Python数据分析编程基础·?有关Python开发环境的一切·?如何使
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数据结构与算法是计算机、软件工程、大数据、人工智能等专业非常重要的一门专业基础和核心课程。本书内容全面，通俗易懂，所选案例典型，结构清晰，重点难点突出，所有算法均采用Python实现，示例可直接运行。本书配套示例源码、PPT课件、教学视频、教学大纲、作者QQ群答疑服务。 本书共分8章，内容包括数据结构与算法概述，线性表，栈和队列，串、数组与广义表，树和二叉树，图，查找，排序。 本书适合Python数据结构与算法的初学者、Python软件开发人员，可作为备考计算机专业研究生和软考人员学习数据结构与算法的参考书，也可作为高等院校计算机、软件工程、大数据等相关专业学生学习数据结构与算法的教材。
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