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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程序设计教程 9787302457862 林信良 清华大学出版社 正版图书,收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考,以实物为准。(书名没写全多少册的均为单本价格)
本书是作者在Python教学中针对学生学习时遇到的概念、应用实战等问题的经验总结。基于Python 3.5编写,涵盖Python 3.0到3.5的实用特性。从Python标准函数库的源码分析与探讨,了解标准函数库中各种语法的应用。涵盖abc、collection.abc、datetime、pdb、unittest、timeit、threading、subprocess multiprocessing等标准函数库的实用模块。对于描述器、装饰器、meta类的实践等进阶主题进行详细探讨,并以标准函数库中@staticmethod、@abstractmethod等功能的模仿作为实际应用的对象。特以Lab图标标注了重点范例,以便掌握学习重点。
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Python 数据科学指南人民邮电出版社9787115435101 软件工具程序设计指南
本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始,陆续介绍了Python的工作环境,如何用Python分析数据,以及数据挖掘的概念,然后又扩展到机器学书还涵盖了缩减原则、集成方法、*森林、旋转森林和超树等方面的内容,这些都是一个的数据科学专家所掌握的。 阅读本书,你将学会:; 揭示数据科学算法的完整范畴; 地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库;; 了阶回归方法的建模和变量选择;; 一步理解集成方法的潜在含义及实施;; 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题;; 熟悉的算法,如梯度提升、*森林、旋转森林等。 本书:; 内容明确且易于跟学;; 甄选重要的任务与问题;; 精心组织编排内容,有效解决问题;; 清晰易懂的讲解方式;; 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年,是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言,本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下,本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外,由于Python 3.1相对较新,并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下,如果某些理论需要详细解释,本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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